batlett方差齊性檢驗 - CSDN

2020-11-23 CSDN技術社區

傳送：隨機變量概率分布函數匯總-離散型分布+連續型分布

            假設檢驗-KS檢驗

            假設檢驗-W檢驗

            假設檢驗-單樣本t檢驗

            假設檢驗-兩服從正態分布的獨立總體均值檢驗

一、單樣本方差檢驗-需服從正態分布 

chisq.var.test=function(x,var,mu=Inf,alternative="two.sided"){ n=length(x) df=n-1 #均值未知-自由度 v=var(x) #均值未知-樣本方差 #當總體均值已知時 if (mu<Inf) {df=n;v=sum((x-mu)^2)/n} chi2=df*v/var #卡方統計量 result=list() result$df=df;result$var=v;result$chi2=chi2 result$P=2*min(pchisq(chi2,df),pchisq(chi2,df,lower.tail=FALSE)) #針對單側檢驗-需要重新計算P值 if (alternative=="greater") result$P=pchisq(chi2,df,lower.tail=FALSE) else if (alternative="less") result$P=pchisq(chi2,df) result }

二、兩總體方差檢驗-需服從正態分布

#方差齊性檢驗(F檢驗,雙側檢驗)判斷方差是否相等(原假設為方差相等)#alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1(R列印出的是備選假設)var.test(x1,x2,conf.level=0.95)var.test(incomes[sex=="男"],incomes[sex=="女"])

三、多樣本方差齊性檢驗

1.正態分布樣本

bartlett.test(x,g,...)#x-數據向量或列表,g-因子向量(當x為list時忽略g)bartlett.test(formula,data,subset,na.action,...) #formula-方差分析公式,subset-指定觀測值的子集用於分析x<-c(x1,x2,x3)accout<-data.frame(x=x,A=factor(rep(c(1,2,3),each=7)))bartlett.test(x~A,data=accout)

2.正態分布、非正態分布或分布不明樣本

library("car")#levene.test(x,group),原假設:不同水平下樣本的來源總體是等方差的

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