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作者：今日头条今天的内容很无聊，无聊到我开始前去睡了一会儿，看到一半的时候忍不住又趴了一会儿，估计写完还得躺下先集中放一下今天撩到的全体成员，虽然在R中还有很多很多其他的检验函数，但是以有限的脑力去应对无限的知识本身是一种作死行为，所以，就放几个一般能用到的好了var.test F检验t.test t检验cor.test Pea...
作者：今日头条今天的内容很无聊，无聊到我开始前去睡了一会儿，看到一半的时候忍不住又趴了一会儿，估计写完还得躺下
先集中放一下今天撩到的全体成员，虽然在R中还有很多很多其他的检验函数，但是以有限的脑力去应对无限的知识本身是一种作死行为，所以，就放几个一般能用到的好了var.test F检验t.test t检验cor.test Pearson相关系数、Spearman秩相关系数、Kendall相关系数wilcox.test 秩和检验binom.test二项检验poisson.test泊松检验1) F检验和t检验这俩在比较两列数据时，一个负责检查方差是否相同，另一个负责检查均值是否相同，学统计的亲可能比较清楚，这两种计算都要求数据符合正态分布，数据要求比较高，但是有点比较好的地方是，这俩计算不要求进行比较的向量长度相同，哪怕一个是连续型、另一个是离散型也是OK的F检验参数简单点，输入x, y两个向量就可以，单边/双边检验、置信水平的参数一般都是按默认的来
t检验在写Excel篇的时候就已经看着挺麻烦了，因为里头包含了三种情况，是否同方差，是否配对，在R中默认的设置是异方差不配对计算，需要改动的请在代码里加上paired和var.equal这两个参数——请注意paired要求两向量长度相等，但不用配对的话就没这限制了
2) 相关系数虽然这里用的是同一个函数cor.test，但是通过method参数可以指定是计算哪种相关系数三种里面Pearson相关系数应该算最有名的，但是它的限制也最多，要求两列向量长度对齐，而且两列都得是连续型数值变量，最终得到的是两者是否线性相关
Spearman秩相关系数虽然支持的也是数值型变量，但是它计算的是数值的次序，不要求两者严格线性相关
Kendall相关系数，适用于两个分类变量均为有序分类的情况
3) Wilcox秩和检验这个我其实不是很懂，据说跟上边那个斯皮尔曼检验很像
4) 二项检验、泊松检验这俩函数能接收的输入有点二，因为它们需要的输入值是已经计算好的成功次数x、总次数n、先验概率p和平均成功次数r
写完收工，果然躺着才是人生中最舒服的事情~~原文地址：其它
