我想找到具有 17 个观察值的 90% 置信区间的 t-value
。
在 Excel 中,我可以使用 t=T.INV.2T(.10, 16)=1.75
进行此计算,但是在 R 中我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?
与 Excel 中的 T.INV.2T
进行相同计算的函数 R 是什么。
同样,我们在Excel中也有T.DIST.2T
,R中的同一个函数是什么?
最佳答案
您需要具有 1 - .1 / 2 = 0.95
自由度的 t 分布的 17 - 1 = 16
分位数:
qt(0.95, 16)
# [1] 1.745884
说明 Excel 将
T.INV.2T
描述为Returns the two-tailed inverse of the Student's t-distribution
这是数学演讲中的分位数(尽管我永远不会使用术语 2 尾分位数)。
p%
分位数 q
被定义为满足 P(X <= q) >= p%
的点。在
R
中,我们通过函数 qt
(q 代表分位数,t 代表 t 分布)得到它。现在我们只需要弄清楚 two-tailed inverse
的含义。事实证明,我们正在寻找满足 q
的点 P(X <= -|q| | X >= |q|) >= .1
。由于 t 分布是对称的,因此简化为 P(X >= |q|) >= .1 / 2
。您可以使用概率函数
R
在 pt
中轻松验证:pt(qt(0.05, 16), 16, lower.tail = TRUE) +
pt(qt(0.95, 16), 16, lower.tail = FALSE)
# [1] 0.1
关于r - R 中的 t 分布,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57656380/