R语言怎么检验分布是不是T分布 ks.test()实现了KS检验，可以检验任意样本是不是来自给定的连续分布。你这里的用法就是：ks.test(data，pt，df=df)#data是样本的数据，df是要检验的t分布的自由度我们可以用很多方法分析一个单变量数据集的分布。最简单的办法就是直接看数字。利用函数summary 和fivenum 会得到两个稍稍有点差异的汇总信息。此外，stem(\\茎叶\"图)也会反映整个数据集的数字信息。attach(faithful)summary(eruptions)Min.1st Qu.Median Mean 3rd Qu.Max.1.600 2.163 4.000 3.488 4.454 5.100fivenum(eruptions)[1]1.6000 2.1585 4.0000 4.4585 5.1000stem(eruptions)The decimal point is 1 digit(s)to the left of the|16|07035555558818|00002223333333557777777788882233577788820|0000222337880003577822|000233557802357824|0022826|2328|08030|732|233734|25007736|000082357738|233333558222557740|000000335778888800223355557777842|0333555577880023333355557777844|0222233555778000000002333335777888846|000023335770000002357848|0000002233580033350|0370茎叶图和柱状图相似，R 用函数hist 绘制柱状图。hist(eruptions)让箱距缩小，绘制。
如何在r语言中检验一组数据是否满足泊松分布lambda未知 1方法性质1：设X是一个随机变量，其分布函数为F(x)，则Y=F(X)服从在〔0，1〕的均匀分布。性质2：设X1，K，Xn是某个分布的一个简单样本，其分布函数为F(x)，由性质1可知，在概率意义下，F(X1)，F(X2)，K，F(Xn)在（0，1）上呈均匀分布，按从小到大依次排序，记为F(X1)，F(X2)，K，F(Xn)，其相应理论值应为ri=i-0，5[]n，i=1，2，…，n，对应分布函数的反函数值F-1(r1)，F-1(r2)，K，F-1(rn)（在卡方分布中即为卡方分数）应非常接近X1，X2K，Xn，故在概率意义下，这些散点(X1，F-1(r1))，(X2，F-1(r2))，L，(Xn，F-1(rn))应在一条直线上。根据性质2，如果X服从正态分布，则散点理论上应落在一直线上，可以用Pearson系数刻画这种分布。但由于随机变异的存在，Pearson系数并不等于1，所以通过随机模拟的方法，制定出Pearson系数的95%界值下限。性质3：由条件概率公式P(X，Y)=P(Y|X)P(X)可知：（X，Y）服从二元正态分布的充分必要条件是固定X，Y服从正态分布(条件概率分布)并且X的边际分布为正态分布。由线性回归的性质ε=Y-(α+βX)可知，固定X，Y的条件概率分布为正态分布的充分必要条件是线性回归的残差ε服从正态分布，由此可得：（X，Y）服从二元正态分布的充分必要条件。
R语言下如何进行分层卡方检验？ R语言下进行分层卡方检验方法和过程如下：t.test t检验wilcox.test wilcox检验prop.testbinom.test 贝努力试验检验chisq.test 卡方检验fish.test fisher精确检验ks.test 科尔莫哥罗夫-斯米尔诺夫检验shapiro.test shapio-wilk正态分布检验pp.test.phillips-perron检验quada.test quade检验friedman.test friedman秩和检验R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
