为T-Test返回lapply() UDF中list的名称()
T-Test是一种统计学方法，用于比较两个样本的均值是否显著不同。在R语言中，可以使用lapply()函数来对一个列表中的每个元素应用同一个函数，并返回一个包含结果的列表。在lapply()函数的用户自定义函数（UDF）中，可以通过使用names()函数来获取列表中每个元素的名称。
具体回答如下：
- 名词概念：T-Test是一种用于比较两个样本均值是否显著不同的统计学方法。lapply()是R语言中的一个函数，用于对列表中的每个元素应用同一个函数，并返回一个包含结果的列表。names()是R语言中用于获取列表中每个元素名称的函数。
- 分类：T-Test属于统计学方法的范畴，用于比较两个样本的均值。lapply()函数属于R语言中的函数，用于对列表中的每个元素应用同一个函数。
- 优势：T-Test可以帮助我们判断两个样本的均值是否有显著差异，从而进行统计推断。lapply()函数可以简化对列表中每个元素应用函数的操作，提高代码的可读性和效率。
- 应用场景：T-Test常用于实验设计和数据分析中，用于比较两个样本的均值是否有显著差异。lapply()函数常用于对列表中的每个元素应用相同的数据处理或分析函数。
- 推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：由于要求不能提及具体的云计算品牌商，无法给出腾讯云相关产品和链接地址。
总结：T-Test是一种统计学方法，用于比较两个样本的均值是否显著不同；lapply()是R语言中的函数，用于对列表中的每个元素应用同一个函数。它们在统计学和数据分析中具有重要作用，可以帮助我们进行数据处理和推断分析。
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1951 748.0239
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1953 799.9263
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使用组均值跨多个组进行一次样本t.test
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我感兴趣的是，当使用两个样本的t检验与来自相同数据的单样本t检验进行均值比较时，结果可能会有什么不同。比较了使用两种不同的技术(“源”)从多个总体("Group_ID")中随机抽样“计数”的两种评估。p>0.05的结果表明，均值在统计上没有差异(即，两种评估技术给出的结果相似)。source=A的原始数据是可靠的，并且始终可用。source=B的原始数据可能不可用，但将始终提供平均值。使用测试数据集，我想通过使用一个样本t.test而不是两个样本t.test来检查t.test结果如何不同。
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现在，当我这么做的时候
lapply(makeCacheMatrix(a),solveCache)
它给出了一个错误
x$getInverse中的错误:类型为“闭包”的对象不可替换
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m1<-makeCacheMatrix(a)
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谁能帮我找出为什么lapply(makeCacheMatrix(a),s
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在GNU R中，如何测试两个相关系数是否有显著不同？
也就是说，如果相同变量(例如，年龄和收入)之间的影响在两个不同的总体(子样本)中不同。
有关背景信息，请参阅和 (均位于CrossValidated)。
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在包含矩阵的嵌套列表中应用函数
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这个问题是的继承者。它处理的是向量的列表，而这个则是矩阵的列表。
输入看起来像
set.seed(42L)
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我想要计算出最外层列表的对应条目的平均值。当然，我可以使用for-循环，但肯定还有另外一种方法，更快、更简洁、更清晰？
result <- replicate(4, matrix(0, nrow=5, ncol=5), simplify=FALSE)
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基本上，我们的想法是n=10,20,30,...100值取10,000个随机样本的平均值，将10,000个平均值保存下来供以后使用。
在一种我更习惯的语言中，我会使用每个n作为键创建一个hashmap，并将一个方法列表作为值。
例如，在javascript中：
var mydata
var map = {}
for (int i = 10; i <= 100; i += 10 ) {
map[i] = [] // create list
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
map[i][j] = mean(sample(mydata
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如何在R闪亮的文本输出中消除逗号前后的多余空格？
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下面是它的编码方式：
output$summary <- renderText ({
isolate({
paste("The power of this independent samples t-test, with population means of",
input$mu_1,"and", input$mu_2,
", standard deviations of", input$sigma_1, "and
浏览 54提问于2018-06-26得票数 0
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使用t检验，比较个体均值和全局均值
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我有一个巨大的矩阵，有1000000行，10000列。这是一个玩具示例：
A B C Mean
1 3 4 2.66
2 4 3 3
1 3 4 2.66
9 9 9 9
1 3 2 2
2 4 5 3
1 2 6 3
2 3 5 3.33
" mean“列中的行表示每行的A、B和C的平均值。另一方面，" mean“一栏的全局平均值为3.58。我想知道，使用t检验和R，每一行的平均值是否显着高于全局平均值。我怎样才能得到比较用的p值？使用t.test()比较两组之间的平均值非常简单，但我无法找到如何将单个值与包含该值的组的平均值进行比较。
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用Excel计算统计显著性
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我在excel中有2列和多行数据。每列表示一种算法，行中的值是这些具有不同参数的算法的结果。我想用excel对这两种算法进行统计显著性检验。有没有人能推荐一个函数？
因此，可以这样说：“在.9概率(或95%的置信区间)下，算法A的性能比算法B高出8%。”
维基百科的文章准确地解释了我所需要的：
这似乎是一项非常容易的任务，但我没有找到一个科学的测量函数。
任何关于excel的内置函数或函数片段的建议都是值得的。
谢谢..
编辑：
在萨昆的评论之后，我意识到我应该澄清一些观点:结果仅仅是1-100之间的实数(它们是百分比值)。由于每行表示一个不同的参数，因此行中的值表示此参数的算法结果。结果并不
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将函数应用于向量的索引列表？
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我有一个长度为n的向量X，以及一个可变长度的索引列表L。设F是从R^m到R的函数，我想将函数F应用于每个子向量X[L[[i]]。这就是，我想计算F( X[ L[[i]] ] )
例如，假设F是平均值
set.seed(123)
X <- rnorm(100)
L <- list()
for(i in 1:10) L[[i]] <- sample(1:100,30,replace = FALSE)
通过蛮力我可以计算出
out <- vector()
for(i in 1:10) out[i] <- mean(X[ L[[i]] ])
然而，对于更大的维度，这个fo
浏览 6提问于2019-11-04得票数 0
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