1標本(1群)の場合: 連続変数の標本 X (X はベクトル)の平均の検定.母平均に関する検定.
2標本(2群)の場合: 連続変数の標本 X,Y (X, Y はベクトル)の平均の検定.母平均に関する検定.
tapply(d$a1, d$a2, var) bartlett.test(a1 ~ a2, data=d)
tapply(d$a1, d$a2, var) leveneTest(d$a1, d$a2, center=median)
wilcox.test( c(3, 1, 2, 2, 2), c(2, 2, 1, 2, 3), exact=F )
.Responses <- na.omit(with(ii, cbind(Petal.Width, Sepal.Length))) apply(.Responses, 2, median) friedman.test(.Responses) remove(.Responses)
mood.test( c(3, 1, 2, 2, 2), c(2, 2, 1, 2, 3) )
ks.test( c(3, 1, 2, 2, 2), c(2, 2, 1, 2, 3), exact=F )
ansari.test( c(3, 1, 2, 2, 2), c(2, 2, 1, 2, 3), exact=F )
コインを投げる。表が10回、裏が12回.対立仮説は「表が出る確率が0.5でない」. 表が100回、裏が120回ではどうか? 表が1000回、裏が1200回ではどうか?
binom.test( c(10, 12) )
binom.test( c(100, 120) )
binom.test( c(1000, 1200) )
ある集団Aは「総数400人のうち、xが好きなのは80人」。 ある集団Bは「総数200人のうち、xが好きなのは40人」。対立仮説は「集団A, Bのxの好き嫌いに差がある!」 Bの人数を2000人, 20000人と増やすとどうか?
prop.test( c(80, 400), c(300, 2000) )
prop.test( c(80, 400), c(3000, 20000) )
prop.test( c(80, 400), c(30000, 200000) )