################################################### ### chunk number 1: ################################################### options("width"=70) set.seed(13131) # load("students.RData") # attach(students) #library(rgdal) #nrw = readOGR("katha", "NRW", verbose=FALSE) # students$I.am.2 = as.character(students$I.am.) # students$I.am.2 = factor(students$I.am.2, levels = c("small", "intermediate", "tall")) ################################################### ### chunk number 2: ################################################### load("students.RData") attach(students) m = mean(Length) sd = 11 se = sd/sqrt(length(Length)) alpha = .01 c(m + qnorm(alpha/2)*se, m + qnorm(1-alpha/2)*se) alpha = .05 c(m + qnorm(alpha/2)*se, m + qnorm(1-alpha/2)*se) alpha = .1 c(m + qnorm(alpha/2)*se, m + qnorm(1-alpha/2)*se) ################################################### ### chunk number 3: ################################################### sd = sqrt(var(Length)) n = length(Length) se = sd/sqrt(n) alpha = .05 c(m + qnorm(alpha/2)*se, m + qnorm(1-alpha/2)*se) c(m + qt(alpha/2, n-1)*se, m + qt(1-alpha/2, n-1)*se) ################################################### ### chunk number 4: ################################################### x = seq(-4,4,by=.1) plot(x, dnorm(x), type='l') lines(x, dt(x,30), type='l', col='red') lines(x, dt(x,10), type='l', col='green') lines(x, dt(x,5), type='l', col='blue') legend( 1.590674, 0.3677493 , lty=1, col=c('black','red','green','blue'),legend=c("normal","t, df=30","t, df=10", "t, df=5")) ################################################### ### chunk number 5: ################################################### L10 = Length[1:10] m = mean(L10) se = sqrt(var(L10)/10) c(m + qnorm(alpha/2)*se, m + qnorm(1-alpha/2)*se) c(m + qt(alpha/2, 9)*se, m + qt(1-alpha/2, 9)*se) L5 = Length[1:5] m = mean(L5) se = sqrt(var(L5)/5) c(m + qnorm(alpha/2)*se, m + qnorm(1-alpha/2)*se) c(m + qt(alpha/2, 4)*se, m + qt(1-alpha/2, 4)*se) ################################################### ### chunk number 6: ################################################### n1 = runif(1000) n2 = apply(replicate(1000, runif(2)), 2, mean) n3 = apply(replicate(1000, runif(3)), 2, mean) n5 = apply(replicate(1000, runif(5)), 2, mean) n10 = apply(replicate(1000, runif(10)), 2, mean) library(lattice) print(histogram(~values|ind, stack(data.frame('n=01'=n1,'n=02'=n2, 'n=03'=n3,'n=05'=n5,'n=10'=n10)), layout=c(1,5),breaks=seq(0,1,by=.05),as.table=TRUE)) ################################################### ### chunk number 7: ################################################### par(mfrow=c(2,1)) hist(rgamma(1000, .05), breaks=20, main = "gamma distribution, shape = 0.05") hist(apply(replicate(1000, rgamma(50, .05)), 2, mean), main = "means of random samples with size 50: still far from normal") ################################################### ### chunk number 8: ################################################### t.test(Length~Gender, var.equal = TRUE) ################################################### ### chunk number 9: ################################################### x1 = c(13.5, 15.3, 7.5, 10.3, 8.7) x2 = c(12.7, 15.1, 6.6, 8.5, 8.0) x1 - x2 ################################################### ### chunk number 10: ################################################### t.test(x1, x2, var.equal = TRUE) t.test(x1-x2) ################################################### ### chunk number 11: ################################################### qf(.95, 20, 30) v1 = var(Length[Gender == "male"]) v2 = var(Length[Gender == "female"]) v1 v2 v2/v1 qf(.95, length(Length[Gender == "female"]), length(Length[Gender == "male"])) ################################################### ### chunk number 12: ################################################### t.test(Length~Gender, var.equal = TRUE) t.test(Length~Gender)