一、分布检验
1 四种常用函数
- dnorm： density norm，表示正太分布的概率密度（f），即单点取值的概率。如果生成序列点回复即得到正太线
- pnorm：pribabil服务器托管网ity，表示正态分布的累积分布，最终生成CDF线
- qnorm：与pnorm相反，pnorm根据数值求累积分布（0-1），qnorm根据累积分布求数值
- rnorm：生成一组服务器托管网正太随机数。
2 各种分布与检验
2.1 对数分布和检验
library(MASS)
# 1.1 log-noraml distribution
## 拟合lognormal模型
lognormal_distr
2.2 gamma分布
# 1.2 gamma distribution
## 拟合gamma模型
gamma_distr
2.3 帕累托分布
# 1.3 pareto distribution
library(actuar)
library(fitdistrplus)
pareto_data 2.4 weibull分布
## 拟合weibull模型
weibull_distr 二、方差分析
1 方差分析
1.1 单因素分析
attach(linseed)
table(Plot)
result_mean
1.2 双因素方差分析
attach(wafer) # 锁定数据集
table(Furnace, Wafer_Type) # 交叉查看两个因素
result_mean
2 列联表分析
- 双向无序列联表：行和列均只有两个且无序，使用Pearson卡方检验、Fisher精确概率
- 单项有序的列联表：常见的情况是结果变量有序，而原因变量无序。用Mann–Whitney U 检验、Kruskal-Wallis H检验
- 行列有序且属性相同：比如两列但阴阳。行列变量独立： Kappa一致性检验-即交叉表。配对行列表-McNemar检验、Bowker检验。
2.1 Pearson卡方检验
df
2.2 Kruskal-Wallis H
df%
kable("html",table.attr = "style='width:50%;'",align = "c")%>%
kable_styling(position = "center")
# 这里专业是无序的，成绩是有序的，且分组数大于2，使用Kruskal-Wallis H
df$major_and_grade
三、相关性分析
1 皮尔森相关系数
pearson_test
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