R语言基础 | t检验、F检验
R语言基础中的t检验和F检验是两种重要的统计检验方法。t检验主要用于样本量较小、总体方差未知的正态分布的检验，包括单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验等。而F检验则常用于回归分析等场景，以检验模型的显著性。
在R语言中，进行t检验可以使用stats工具包中的t.test()函数。该函数提供了丰富的参数选项，以适应不同类型的t检验需求。例如，通过指定mu参数，可以进行单样本t检验；通过指定paired参数为TRUE，可以进行配对样本t检验。
对于F检验，在R语言中通常与回归分析等相关函数结合使用。例如，在使用lm()函数进行线性回归分析后，可以使用anova()函数进行F检验，以评估模型的显著性。
为了更深入地了解和应用这两种检验方法，你可以参考R语言的官方文档、相关教程或在线课程。这些资源通常会提供详细的解释、示例代码以及应用场景，帮助你更好地掌握R语言中的t检验和F检验。
此外，如果你对统计检验方法有更深入的学习需求，还可以考虑查阅统计学专业书籍或参加相关培训课程，以全面提升你的统计分析和数据处理能力。
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