R语言实验4：均值假设检验（统计学）

简介：
本实验通过R语言进行均值假设检验，帮助学生理解并掌握单样本t检验、双样本t检验及配对样本t检验的方法与应用。 ### 实验目的 1. 掌握假设检验的相关概念。 2. 理解并掌握假设检验的方法。 3. 熟悉R语言的集成开发环境。 通过本次实验，我理解了假设检验的基本原理：根据样本数据提出关于总体参数的假设，并依据一定的标准判断这些假设是否成立。这一过程依赖于设定显著性水平（通常为0.01、0.05或0.1），以此来衡量我们愿意接受犯错的风险。 在实际操作中，有以下两种主要方法来进行检验： - **统计量比较**：根据样本数据计算出一个特定的统计值，并与基于显著性水平设定的临界值进行对比。如果这个值超出了界限，则可以拒绝原假设。 - **概率（p值）比较**：通过观察到的数据来估计在原假设为真的情况下，出现当前结果或更极端情况的概率。当这一概率小于所设显著性水平时，我们倾向于拒绝原假设。 本次实验中特别关注了如何使用R语言进行均值的假设检验，并学习相关的概念和方法。首先设定两个对立的假说：一个是零假设（H0），另一个是备择假设（H1）。通常情况下，零假设表明没有变化或差异存在，而备择假设则认为有某种形式的变化。 在实验中提到显著性水平α作为判断标准的一部分，它规定了我们愿意接受的第一类错误的概率。当统计量的值超出设定临界范围时，则有足够的理由拒绝原假设；反之亦然。 具体到t检验的例子，在给定的数据下计算出的t统计量为-1.4628且对应的p值为0.1715，由于这一数值大于我们所设的显著性水平（如0.01），因此没有足够的证据拒绝零假设。这意味着平均退货数量并未显示出小于某个特定阈值的趋势。 通过R语言中的`t.test()`函数等工具可以简便地执行这些检验，并且在集成开发环境中直观操作，加深了对统计推断过程的理解与应用能力。 总结而言，本次实验增强了我对假设检验核心概念、计算方法及实际意义的认识。同时，在实践中使用R语言进行数据分析也让我更加熟悉其编程环境和功能实现方式。未来我将能够更好地运用这些知识来解决各种统计分析问题，并做出基于数据的决策结论。