r语言 符号检验 正态近似
符号检验是一种非参数检验方法，用于判断两个独立样本的差异是否具有统计学意义。这种方法主要适用于样本量较小或数据不服从正态分布的情况。在R语言中，我们可以使用正态近似方法进行符号检验。
符号检验的步骤如下：
正则化点变量以体积平均量来表示1. 确定原假设和备择假设。原假设通常是两个样本没有差异，备择假设是两个样本存在差异。
2. 计算差异值，并将差异值按照正负号分别计数。若差异值大于0，则记为+1；若差异值小于0，则记为-1；若差异值等于0，则不计数。
3. 计算正负号计数的和，并计算其绝对值。这个和值被称为符号统计量。
4. 根据原假设的情况，确定是否进行单尾或双尾的检验。
5. 根据符号统计量和原假设的情况，查相应的临界值。
6. 比较符号统计量与临界值，判断差异是否具有统计学意义。
在R语言中，我们可以使用函数`st`来进行符号检验的正态近似。该函数的使用方法如下：
```
st(x, n, p = 0.5, alternative = c("two.sided", "less", "greater"))
```
其中，`x`表示差异值为正的样本数量，`n`表示样本总数，`p`表示差异值为正的概率，`alternative`表示检验的类型，可以选择双尾检验（`two.sided`）、左尾检验（`less`）或右尾检验（`greater`）。
通过计算得到的p值可以判断差异是否具有统计学意义。若p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为差异具有统计学意义。
总而言之，符号检验是一种简单而有效的非参数检验方法，适用于数据量小或数据不服从正态分布的情况。在R语言中，我们可以使用正态近似的符号检验方法来进行差异的统计学推断。

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