首先 这标题可能有误 我的理解这问题跟回归没有关系 如果我的理解没有错 题目是: 现在有一组资料是10条绳子的长度 那麽想了解绳子的长度应该是什麽统计分配呢 是不是常态分配 or 指数分配 or Poisson分配 我猜 原po想做的事情是 随机产生10组数据从上述的分配 然後看看是否跟绳子长度的分配一样 如果到这边 我的理解还是对的 原po可以往下看 1. 请先了解生成随机变数的指令 请google一下 例如 rnorm(10,10,90) 跟你的叙述差距很大很大 只有第一个10是对的 产生10笔资料 还有 dunif 跟 runif 的差别等等 总之 三个指令都误用了 2. 回到问题 如果没有学过很多检定方式 例如 Kolmogorov–Smirnov test 建议的做法是 画直方图 如果某一组随机生成的数据 长相跟绳子长度类似 那麽我想你就接近答案了 3. 跟第一点相关 产生随机变数的指令 有些参数需要输入 一个简单的做法 利用资料去算出这些参数 例如 sample mean and sample variance 其实 在算出这些值之後 也可以利用这些值删除某些不太可能的分配 举例来说 Poisson distribution 的特性是什麽 mean = variance? 4. 最後 想要做任何分析之前 请把统计课本再拿出来翻一下 了解一下其意义 再来实际做分析 就我看来 T-test 回归 在这里毫无用处 不知道为什麽你会提到 ===========================分隔线======================== Sorry 这篇回文跟R没什麽关系 小弟我实在不敢在这版上回R相关指令问题 版上神人太多了 如果版主觉得不适合 可以删文 谢谢 ※ 引述《eegame (yu)》之铭言： : 初学者（两个月） R是第一个程式语言 : 不知道各位前辈有没做过类似的程式 : ！！！假设！！！ : 想用R统计10条绳子的长度 : 再根据统计特性的率随机产生10组数据 : 程式如下 : G <- 10 #10组数据 : rowname <- c(1:G) #Y轴名称 : colname <- c("c1","c2","c3","c4") #X轴名称 : F <- matrix(,nrow=G,ncol=4,dimnames=list(rowname,colname))? : #开一个10*4的矩阵并以rowname和colname : F[1,"c1"] <- 19 : F[2,"c1"] <- 59 : F[3,"c1"] <- 48 : F[4,"c1"] <- 23 : F[5,"c1"] <- 31 : F[6,"c1"] <- 48 : F[7,"c1"] <- 56 : F[8,"c1"] <- 60 : F[9,"c1"] <- 74 : F[10,"c1"] <- 83 : #在矩阵c1的位置放入这10条绳子的调查数据 : #假设1符合常态分布 : F[,"c2"] <- rnorm(10,10,90)? : #在矩阵c2的位置放入根据常态分布的机率随机产生一组新的数据介於10~90之间的10笔数 : 据 : #假设2符合均匀分布 : F[,"c3"] <- dunif(10,10,90) : #在矩阵c3的位置放入根据均匀分布的机率随机产生一组新的数据介於10~90之间的10笔数 : 据 : #假设3符合Poisson distribution分布 : F[,"c4"] <- dpois(10, lambda=1) : #在矩阵c4的位置放入根据Poisson distribution分布的机率随机产生一组新的数据介於1 : 0~90之间的10笔数据 : #结果如下 : F : c1 c2 c3 c4 : 1? 19 -70.255568 0.0125 1.013777e-07 : 2? 59 9.346476 0.0125 1.013777e-07 : 3? 48? -2.139539 0.0125 1.013777e-07 : 4? 23 -33.231206 0.0125 1.013777e-07 : 5? 31? 72.630937 0.0125 1.013777e-07 : 6? 48? -6.032507 0.0125 1.013777e-07 : 7? 56? -8.420308 0.0125 1.013777e-07 : 8? 60 -69.542557 0.0125 1.013777e-07 : 9? 74? 12.044775 0.0125 1.013777e-07 : 10 83 -13.474063 0.0125 1.013777e-07 : 问题1.我函数的指令是不是给的不对导致c2 c3 c4的结果错误? : 问题2.关於随机分布的应用 如何做到根据统计特性产生结果? : 问题3.关於数据统计特性如何检定比较符合 常态分布 均匀分布 负指数分布等等的分布 : 特性? 是用卡方检定 T-test检定? 还是用数值回归??? : 这两个月没有看到类似的文章 : 麻烦各位前辈指点迷津 : 拜托 拜托 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 76.181.80.117 ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/R_Language/M.1448157872.A.10B.html ※ 编辑: allen1985 (76.181.80.117), 11/22/2015 10:07:34 Hello 看到你的推文 我想你完全没有了解我的意思 今天 你想要看 你的资料是趋近於什麽分配 你也学了不少分配 每个分配都有其特性 简单讲 你就是要想办法 把资料的特性找出来 以及了解 你想比较之分配的特性 看看有没有相似之处 举例来说 常态分配是钟形曲线 你的资料有吗 如果你的资料是双峰的 那麽基本上就不太可能是常态 而你提到一堆检定 下次你打出某个检定的名字 请你在後面打出 这个检定是做什麽用的 例如 T-test 是检定两组连续行资料的平均数 是否相同 不然 大家很难帮你 因为很难了解你到底要做什麽 ※ 编辑: allen1985 (76.181.80.117), 11/22/2015 15:50:43