Examples in Parametric Inference with R

资 源 简 介

Examples in Parametric Inference with R

详 情 说 明

参数推断是统计学中的核心方法之一，主要用于基于样本数据对总体参数进行估计或假设检验。R语言凭借其丰富的统计函数库和可视化能力，成为实现参数推断的强大工具。

在R中，参数推断通常涉及以下典型场景： 点估计与区间估计：比如使用`t.test()`计算均值的置信区间，或通过最大似然估计（MLE）拟合分布参数。 假设检验：例如用`var.test()`比较两组数据的方差齐性，或用`chisq.test()`检验分类变量的独立性。 分布拟合：通过`fitdistr()`（MASS包）验证数据是否符合特定分布（如正态分布、泊松分布）。

参数推断的关键在于明确模型假设（如正态性、独立性），并利用R的检验函数（如Shapiro-Wilk检验）验证这些假设。对于非理想情况，可通过数据变换或稳健统计方法进行调整。