t-student-multi-paried

Projekt_1/Projekt_1.R

@@ -6,7 +6,7 @@ load("Hamulce.RData")
 attach(Hamulce)
 mean(Wynik)
 t.test(Wynik,mu=18.6,alternative='less')
-boot.t.test(Wynik,mu=18.6,alternative='less', R = 100)
+boot.t.test(Wynik,mu=18.6,alternative='less', R = 200)
 
 par(mfrow=c(1,2))
 
@@ -31,59 +31,6 @@ 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

Projekt_1/T-student-multiple-paired.R

@@ -0,0 +1,48 @@
+library('MKinfer')
+library(boot)
+
+t.test_multiple_paried <- function(x, m0=0, alternative = "two.sided") {
+  M <- mean(x)
+  n <- length(x)
+  #warianncja
+  V <- var(x)
+  sigma <- sqrt(V)
+  S <- sqrt(V / n)
+  statistic <- (M - m0) / S
+  p <- if (alternative == "two.sided") {
+    2 * pt(q=abs(statistic), df=length(x)-1, lower.tail=FALSE)
+  } else if (alternative == "less") {
+    pt(q=statistic, df=length(x)-1, lower.tail = TRUE)
+  } else {
+    pt(q=statistic, df=length(x)-1, lower.tail = FALSE)
+  }
+  
+  value <- list(mean = M, m0 = m0, statistic = statistic, p.value = p,  alternative = alternative)
+  return(value)
+} 
+
+
+#dwie próby zależne
+load("Cisnienie.RData")
+attach(Cisnienie)
+mean(Po-Przed)
+
+#t.test(Po-Przed,mu=0,alternative='less')
+size <- length(Cisnienie)
+
+#jest git
+#dane zwykłe 
+# funkcja wbudowana
+t.test(Cisnienie$Po-Cisnienie$Przed,mu=0,alternative='less')
+#nasza funkcja
+t.test_multiple_paried(Cisnienie$Po-Cisnienie$Przed,m0=0,alternative='less')
+
+# jest różnica w p-wartości!!!
+#dane zbootstrpowane
+bootstrappedData_Cisnienie <- ourBoot(Cisnienie$Po-Cisnienie$Przed, 200, size)
+# funkcja wbudowana
+t.test(bootstrappedData_Cisnienie,mu=0,alternative='less')
+#nasza funkcja
+t.test_multiple_paried(bootstrappedData_Cisnienie,m0=0,alternative='less')
+
+

Projekt_1/T-student-single.R

@@ -2,7 +2,6 @@ t.test_single <- function(x, m, alternative = "two.sided") {
   M <- mean(x)
   n <- length(x)
   statistic <- ((M - m) / sd(x)) * sqrt(n)
-  
   p <- if (alternative == "two.sided") {
     2 * pt(q=abs(statistic), df=length(x)-1, lower.tail=FALSE)
   } else if (alternative == "less") {
@@ -18,9 +17,23 @@ t.test_single <- function(x, m, alternative = "two.sided") {
 
 load("Hamulce.RData")
 attach(Hamulce)
+
+size_Hamulce <- length(Hamulce$Wynik)
+
+bootstrappedData_Wynik <- ourBoot(Hamulce$Wynik, 200, size_Hamulce)
+
+# p-wartość jest inna
+# funkcja wbudowana
+t.test(bootstrappedData_Wynik,mu=18.6,alternative='less')
+# nasza funkcja
+t.test_single(bootstrappedData_Wynik, m=18.6, alternative='less')
+
+
+#jest git
+# funkcja wbudowana
 t.test(Wynik,mu=18.6,alternative='less')
+# nasza funkcja
 t.test_single(Wynik, m=18.6, alternative='less')
 
 
 
-

Projekt_1/T-studnet-multiple.R

@@ -1,3 +1,5 @@
+
+#jest git
 t.test_multiple <- function(x, y, m0=0, alternative = "two.sided") {
   M1 <- mean(x)
   M2 <- mean(y)
@@ -24,9 +26,23 @@ t.test_multiple <- function(x, y, m0=0, alternative = "two.sided") {
 load("Bledy.RData")
 attach(Bledy)
 
-t.test(x=Blad, y=Kod,var.equal=T,alternative='less')
+size_Bledy <- length(Bledy$Blad)
 
+bootstrappedData_Bledy_Blad <- ourBoot(Bledy$Blad, 200, size_Bledy)
+bootstrappedData_Bledy_Kod <- ourBoot(Bledy$Kod, 200, size_Bledy)
+
+
+
+#dane zbootstrapowane
+#funkcja wbudowana
+t.test(x=bootstrappedData_Bledy_Blad, y=bootstrappedData_Bledy_Kod,var.equal=T,alternative='less')
+# nasza funkcja
+t.test_multiple(x=bootstrappedData_Bledy_Blad, y=bootstrappedData_Bledy_Kod, alternative='less')
+
+#dane normalne
+#funkcja wbudowana
+t.test(x=Blad, y=Kod,var.equal=T,alternative='less')
+# nasza funkcja
 t.test_multiple(x=Blad, y=Kod, alternative='less')
 
 
-

README.md

@@ -36,3 +36,8 @@ 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
+
+Test T-Student-single -> dla danych zwykłych działa, dla bootsrapowych daje inną p-wartośc (reszta ok) 
+Test T-Student-multiple -> działa dobrze dla zwykłych danych i bootstapowych
+Test T-Student-multiple-paried -> dla danych zwykłych działa, dla bootsrapowych daje inną p-wartośc (reszta ok) 
+