tTest - start

Projekt_1/Bootstrapping.R

@@ -18,3 +18,8 @@ bootstrappedData <- ourBoot(Wynik, 200, 50)
 par(mfrow=c(1,2))
 hist(Wynik,prob=T,main='')
 hist(bootstrappedData,prob=T,main='')
+
+
+
+
+

Projekt_1/Projekt_1.R

@@ -31,6 +31,61 @@ tapply(Blad,Kod,var)
 var.test(Blad~Kod)
 t.test(Blad~Kod,var.equal=T,alternative='less')
 
+# tTest dla dwoch prób-------------------------------------------------------------------
+#wariancj
+
+#podiał danych tak by tam gdzie jest 1 w blad był jeden zdbió® i tam gdzier 2 był drugi zbiór
+
+x <- Bledy$Blad
+y <- Bledy$Kod
+
+var1 <- var(x)
+var2 <- var(y)
+
+#m0 i alpha- będzie przekazen w funcki
+m0 <- 0
+alpha = 0.05
+
+m1 <- mean(x)
+m2 <- mean(y)
+n1 <- length(x)
+n2 <- length(y)
+
+sigma1 <- sqrt(n1)
+sigma2 <- sqrt(n2)
+
+# odchulylenie standardowe
+S <- sqrt((var1/n1)+(var2/n2))
+
+#Test statistic used to compute the p-value.
+statistic <- (m1 - m2 - m0) / S
+
+alternative = "less"
+
+#p wartość
+p <- if (alternative == "two.sided") {
+  2 * pnorm(abs(statistic), lower.tail = FALSE)
+} else if (alternative == "less") {
+  pnorm(statistic, lower.tail = TRUE)
+} else {
+  pnorm(statistic, lower.tail = FALSE)
+}
+
+LCL <- (m1 - m2 - S * qnorm(1 - alpha / 2))
+UCL <- (m1 - m2 + S * qnorm(1 - alpha / 2))
+
+value <- list(mean1 = m1, mean2 = m2, m0 = m0, sigma1 = sigma1, sigma2 = sigma2, S = S, statistic = statistic, p.value = p, LCL = LCL, UCL = UCL)
+var1
+var2
+
+value
+
+
+
+#---------------------------------------------------------------------
+
+
+
 #dwie próby zależne
 load("Cisnienie.RData")
 attach(Cisnienie)

README.md

@@ -33,3 +33,6 @@ Lista tematów:
 Pozdrawiam,
 
 Bartosz Naskręcki
+
+
+Link do strony: https://statsandr.com/blog/student-s-t-test-in-r-and-by-hand-how-to-compare-two-groups-under-different-scenarios/#how-to-compute-students-t-test-in-r