7. 쌍체 t 검정하기
>>> x1 <- c(51.4, 52.0, 45.5, 54.5, 52.3, 50.9, 52.7, 50.3, 53.8, 53.1) >>> x2 <- c(50.1, 51.5, 45.9, 53.1, 51.8, 50.3, 52.0, 49.9, 52.5, 53.0) >>> t.test(x1, x2, paired=TRUE, conf.level=0.95) # x1과 x2 평균 비교, 귀무 가설은 두 집단 모평균은 같음 Paired t-test data: x1 and x2 t = 3.5507, df = 9, p-value = 0.006209 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: 0.2322535 1.0477465 sample estimates: mean of the differences
8. 카이제곱 검정하기
>>> freq = c(22, 21, 22, 27 ,22, 36) # 주사위를 150번 던졌을 때 눈별로 나온 빈도 >>> probs = c(1, 1, 1, 1, 1, 1)/6 # 이론적으로 각 눈은 동일한 확률로 나오는 것을 표현 >>> chisq.test(freq, p=probs) Chi-squared test for given probabilities data: freq X-squared = 6.72, df = 5, p-value = 0.2423 # 각 눈이 다른 확률로 나온 이번 실험 결과에도 불구하고 검정 결과는 각 눈은 동일한 확률로 나온다는 귀무 가설을 기각시키지 못함