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如何编写循环来运行数据框的 t 检验?
我遇到了对数据框中存储的某些数据运行 t 检验的问题 我知道如何一一做 但效率很低 请问如何写一个循环来实现呢 例如 我在testData中获取了数据 testData lt dput testData structure list Lab
r
loops
DataFrame
statistics
hypothesistest
Pandas 的 T 检验
如果我想计算 Pandas 中两个类别的平均值 我可以这样做 data Category cat2 cat1 cat2 cat1 cat2 cat1 cat2 cat1 cat1 cat1 cat2 values 1 2 3 1 2 3 1
python
pandas
scipy
statistics
hypothesistest
配对 t 检验导致应用循环崩溃(已编辑)
为了回应有用的评论 我编辑了原来的问题 我假设 for 循环和 apply 循环给出不同的结果 我正在使用 R 运行大量 2 组 t 检验 使用来自分隔表的输入 根据这里和其他地方的建议 我尝试了 for loops 和 apply 来实现
r
hypothesistest
R 中的多重 T 检验
我的矩阵中有 94 个变量 样本 蛋白质 组 和 172 个观察值 Sample Protein1 Protein2 Protein92 Group 1 1 53 3 325 5 63 0 2 2 32 3 451 6 32 0 103 3
r
hypothesistest
获取组均值差的 p 值,无需使用新的参考水平重新拟合线性模型
当我们有一个带有因子变量的线性模型时X 有等级A B and C y factor X Var2 Var3 结果显示估计值XB and XC这就是差异B A and C A 假设参考文献是A 如果我们想知道之间差异的 p 值B and C
r
Regression
linearregression
LM
hypothesistest
测试 R 中多个系数的相等性
我有以下模型 y b1 group1 X1 b1 group2 X1 b2 group1 X2 b2 group2 X2 b10 group1 X10 b10 group2 X10 在 R 中轻松制作如下 OLS lt lm Y t1 Gr
r
hypothesistest