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2021-03-24 12:02:52
μ = 5 , θ = 4 , n = 10 , K = 100 , α = 0.1 \mu = 5,\theta = 4,n = 10, K = 100, \alpha = 0.1 μ=
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如果你要求的只是95%的置信度的话，那么用一个很简单的命令就可以实现了
首先，输入da=c(你的数据，用英文逗号分割)，然后t.test(da)，运行就能得到结果了。
我的数据是newbomb
t.test(newbomb)得到的结果如下
如果要求任意置信度下的置信区间的话，就需要自己编一个函数了。
当然，有两点要记住的，置信区间的计算在知道方差和不知道方差的情况下，计算公式是不一样的。
下面做一个两种情况下都可以用的函数。
confint
{
n
xb
if(sigma>=0)
{
tmp
}
else{
tmp
}
data.frame(mean=xb,df=df,a=xb-tmp,b=xb+tmp)
}
这个函数的使用：
如果不知道方差，则confint(x,alpha) 知道方差，则confint(x,sigma,alpha)
这样就能计算出结果了。
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如果你要求的只是95%的置信度的话，那么用一个很简单的命令就可以实现了
首先，输入da=c(你的数据，用英文逗号分割)，然后t.test(da)，运行就能得到结果了。
我的数据是newbomb
c(28,26,33,24,34,-44,27,16,40,-2,29,22,24,21,25,30,23,29,31,19)
t.test(newbomb)得到的结果如下
如果要求任意置信度下的置信区间的话，就需要自己编一个函数了。
当然，有两点要记住的，置信区间的计算在知道方差和不知道方差的情况下，计算公式是不一样的。
下面做一个两种情况下都可以用的函数。
confint
{
n
xb
if(sigma>=0)
{
tmp
}
else{
tmp
n-1
}
data.frame(mean=xb,df=df,a=xb-tmp,b=xb+tmp)
}
这个函数的使用：
如果不知道方差，则confint(x,alpha)
知道方差，则confint(x,sigma,alpha)
这样就能计算出结果了。http://www.cda.cn/view/946.html
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