本篇目录：

• 1、r语言可以识别一个单元格里的多个数据吗
• 2、R语言成组数据样本量相同时t.test函数的用法
• 3、R语言:十一个统计检验都在这了
• 4、r语言中可以做比分检验和wald检验吗
• 5、怎么用R语言判断两组数据存在显著差异

r语言可以识别一个单元格里的多个数据吗

使用r语言判断excel单元格里是否存在某个字段，可以使用readxl或openxlsx等包来读取Excel文件，然后使用适当的函数和条件语句进行判断。操作步骤如下：确保已安装readxl包。

数据-有效性，在有效性条件的允许下面选择序列，在来源那里填入选项（也可以直接从表中选择区域），选项之间用英文半角逗号隔开，勾选“提供下拉箭头”，确定即可。

不知道你说的大表格有多大，但只要能加载到R语言的内存中运算就可以计算。

R语言成组数据样本量相同时t.test函数的用法

独立双样本t检验，首先假设我们的两组数据完全由独立抽样得来；t.test函数可以直接用于检验像sleep这样的长数据，列group则为样本的分组依据。

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。

var.test只能用于两样本方差齐性检验 当数据不满足正态分布的时候，要进行t检验必须进行原始数据的变换。如取log，平方根，倒数， boxCox转换 等。

问题关键在于数据全为0，这样在算t检验统计里时，其分母为0，故得到NaN。

R语言:十一个统计检验都在这了

Sigma：方差-协方差矩阵 b：VAR-CoV的矩阵Sigma系数的矢量。 Terms：一个可选的整数向量确定的系数应联合检验，使用一个瓦尔德chi-squared或F测试。 L：可选的矩阵。

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。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率， 从而比较两个平均数的差异是否显著。

（3） boot.ci() 函数计算统计量置信区间。实验示例：使用mtcar数据框，采用多元回归，根据车重和发动机排量来预测汽车的每加仑行驶的英里数。

简单的说，bootstrap是从原有真实样本中有放回地抽取n个。jacknife就是每次都抽取n-1个样本，也就是每次只剔除一个原样本。同样地，如果以bootstrap包中的law数据进行演示：Jackknife计算的bias为-0.006473623。

r语言中可以做比分检验和wald检验吗

1、Sigma：方差-协方差矩阵 b：VAR-CoV的矩阵Sigma系数的矢量。 Terms：一个可选的整数向量确定的系数应联合检验，使用一个瓦尔德chi-squared或F测试。 L：可选的矩阵。

2、DW检验的结果介于0和4之间，数值越接近2，表示残差之间的自相关性越弱，模型的拟合效果越好。

3、对原始时间序列进行检验，此时第二项选level，第三项选None。没通过检验，说明原始时间序列不平稳。

4、最近看到一篇文章，里面分析了骨巨细胞瘤患者术后复发的比例，其中计数资料使用卡方检验(又称χ 2 检验)，下面针对卡方检验的使用方法及其R语言实现方法进行简单介绍。

5、本篇就事后检验进行R语言的实践和操作。还是把最开始的那幅图贴上，最后一部分就是事后检验的方法选择 从图中可以看出，参数检验和非参数检验在多组比较有差异后进行两两比较方法的选择。

6、R中检验正态分布的函数： shapiro.test() 结果p值要是小于0.05，样本分布是非正态分布，如果大于0.05，样本分布是正态分布。 t检验可分为单总体检验和双总体检验，以及配对样本检验。

怎么用R语言判断两组数据存在显著差异

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。

结果如之前所写，正态性检验和方差齐性检验，p值都小于0.05，所以不符合正态性，方差不齐，采用非参数检验。

选择双样本T检验。方差相同选择同方差，方差不同选择异方差，我选的是异方差，截图：R语言也能搞定：至于选择同方差还是异方差根据你的数据的实际情况确定。

到此，以上就是小编对于r语言检验数据是什么分布的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。