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r - R中的t分布

问题描述

我想t-value用 17 次观察找到 90% 的置信区间。

在 Excel 中，我可以进行此计算，t=T.INV.2T(.10, 16)=1.75但是在 RI 中找不到获得相同结果的正确方法。

qt(p = 1-.9, df = 17-1) = -1.34

qt(p = (1-.9)/2, df = 17-1) = -1.75 # trying with two-tailed?

T.INV.2T什么是函数 R在 Excel 中进行相同的计算。

同样，我们T.DIST.2T在 Excel 中也有，在 R 中有什么相同的功能？

标签： rstatisticsdistributionsample

解决方案

您需要具有自由度1 - .1 / 2 = 0.95的 t 分布的分位数：17 - 1 = 16

qt(0.95, 16)
# [1] 1.745884

解释

Excel 描述T.INV.2T为

返回学生 t 分布的双尾逆

这是数学谈话中的分位数（尽管我永远不会使用术语2 tailed quantile）。p%分位数q定义为满足 的点P(X <= q) >= p%。

R我们通过函数（qtq表示分位数，t 表示 t 分布）得到它。现在我们只需要弄清楚 a 是什么意思two-tailed inverse。事实证明，我们正在寻找满足的q点P(X <= -|q| | X >= |q|) >= .1。由于 t 分布是对称的，这简化为P(X >= |q|) >= .1 / 2。

R您可以使用概率函数轻松验证pt：

pt(qt(0.05, 16), 16, lower.tail = TRUE) + 
pt(qt(0.95, 16), 16, lower.tail = FALSE)
# [1] 0.1

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