本篇目录：
- 1、怎么用R语言判断两组数据存在显著差异
- 2、r软件中什么命令借助数理统计方法来判断序列是否平稳?
- 3、R语言:B-M中位数检验和WMW检验
- 4、R语言:有关差异分析的检验方法
- 5、R语言的BP检验是否有效
- 6、R中,怎样看T检验中的的结果
怎么用R语言判断两组数据存在显著差异
如果两个样本具有方差齐性，那么做独立样本t检验时，直接套用t检验的公式，计算t值，查表的自由度为n1+n2-2，然后用函数pt( t value， n1+n2-2)给出p值，小于0.05即为显著。
一般根据数据是否符合正态分布，选择合适的统计方法：T检验，亦称student t检验（Students t test），主要用于样本含量较小（例如n30），总体标准差σ未知的正态分布资料。
F-statistic 是一种统计学指标，用于评估两个样本的均值是否有显著差异。 056 on 2 and 1 DF 意思是 F-值为 056，自由度分别为 2 和 1。
结果解读：不同氮素水平的比较显示p值小于0.05，说明v1值在两个氮水平间差异显著；而两个年份下v1值无显著差异。
因为p-value = 0.041205，拒绝原假设，即这种饲料含铁量在两地间有显著差异。
关于R语言“两组数据的显著性差异比较”的问题？这种情况是怎么回事啊？是...p值得大于0.1，一般认为两组数据不具有显著的差异。
r软件中什么命令借助数理统计方法来判断序列是否平稳?
EVIEWS中时间序列单位根检验后对时间序列单位根的检验就是对时间序列平稳性的检验，非平稳时间序列如果存在单位根，则一般可以通过差分的方法来消除单位根，得到平稳序列。
时间序列 取自某一个随机过程，如果此随机过程的随机特征不随时间变化，则我们称过程是平稳的；假如该随机过程的随机特征随时间变化，则称过程是非平稳的。
检验一般有破坏性检验和非破坏性检验，前者只能从整体中取样进行抽查，然后用数理统计方法推定整体的情况；后者可对整体进行逐个检查。从被检对象的类别考虑，人们又常将它分为半成品检验、成品检验或商品检验等。
计算方法： MACD是计算两条不同速度(长期与中期)的指数平滑移动平均线(EMA)的差离状况来作为研判行情的基础。 首先分别计算出收市价SHORT日指数平滑移动平均线与LONG日指数平滑移动平均线，分别记为EMA(SHORT)与EMA(LONG)。
时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一，它的基本原理：一是承认事物发展的延续性。应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。
R语言:B-M中位数检验和WMW检验
检测导致数据缺失的原因 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值。识别缺失数据：R语言中， NA 代表缺失值， NaN 代表不可能值， Inf 和 -Inf 代表正无穷和负无穷。
注意，若观测数大于10，perm = Exact将自动默认转为perm = Prob，因为精确检验只适用于小样本问题。
直接上例子： 假设现在有bootstrap包中的law数据集如下，现在我们要计算LSAT成绩（美国法学入学考试）和GPA之间的相关系数。但因为样本量太少了，所以我们使用bootstrap重复抽样评估其标准误。
t统计量的计算： m：样本平均值； ：已知总体的均值； S：样本标准差，自由度df=n-1。 n：样本量。
R语言:有关差异分析的检验方法
1、你可以添加一个参数alternative=less或alternative=greater来进行有方向的检验。结果解读：得到结果中P值小于0.05，说明要拒绝原假设（两品种v1值无差异），接受备择假设，即两品种v1值差异显著。
2、一般根据数据是否符合正态分布，选择合适的统计方法：T检验，亦称student t检验（Students t test），主要用于样本含量较小（例如n30），总体标准差σ未知的正态分布资料。
3、如果两个样本具有方差齐性，那么做独立样本t检验时，直接套用t检验的公式，计算t值，查表的自由度为n1+n2-2，然后用函数pt( t value， n1+n2-2)给出p值，小于0.05即为显著。
4、经过表达定量后，我们已经得到了基因的表达量矩阵，差异表达分析通常是RNA-seq分析的第一步。差异基因表达分析通常都是在R中，常用的有DESeq2，edgeR，limma等几种，这次主要介绍用DESeq2来进行差异表达分析。
5、雅克贝拉检验（Jarque-Beratest）是用于检验数据是否服从正态分布的一种假设检验方法。在R语言中，可以利用jarque.test()函数进行雅克贝拉检验。
6、R语言自带卡方检测的方法，只要调用方法chisq.test()，会自行输出X-squared卡方值， df自由度， p-value概率。
R语言的BP检验是否有效
R语言做单位根检验的几个方法： 一是用fUnitRoots包中的UnitrootTests()和adfTest() 二是用tseries包中的adf.test()和pp.test() 用法都基本类似，可以看一下help的example 希望对你有用。
简单来说就是一种数据分割检验的方法，将数据分割为K份，称为K-fold交叉检验，每次第i个子集作为测试集来评估模型，其余的用来构建模型。Admixture使用的就是这个原理。Jackknife也属于Cross Validation的应用之一。
如果两个样本具有方差齐性，那么做独立样本t检验时，直接套用t检验的公式，计算t值，查表的自由度为n1+n2-2，然后用函数pt( t value， n1+n2-2)给出p值，小于0.05即为显著。
r语言进行雅克贝拉检验可以用jarque.test()函数。雅克贝拉检验（Jarque-Beratest）是用于检验数据是否服从正态分布的一种假设检验方法。在R语言中，可以利用jarque.test()函数进行雅克贝拉检验。
R中,怎样看T检验中的的结果
提出假设 计算 t 统计推断 看看R的结果：①正态性检验结果 ② t 检验结果 p=0.37380.05，所以拒绝Ho，接受HA。
结果看法如下：当一个统计量的值落在临界域内，这个统计量是统计上显著的，这时拒绝虚拟假设。当一个统计量的值落在接受域中，这个检验是统计上不显著的，这是不拒绝虚拟假设H0。
一般定义p结果看最后两列，t就是t值，sig就是p值（显著性），sig更重要，可知sigt检验是一种适合小样本数据的统计分析方法，通过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在差异。
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