A simple statistics package for students
- Some exercises in statistics do not have functions in R and need 3rd-party packages.
- Calculate hypothesis testing exercises use traditional method.
- Just for fun 😀
Using r-universe
install.packages("thongke", repos = "https://vungocbinh2009.r-universe.dev")
Using devtools
# Install devtools
install.packages("devtools")
# Install thongke
devtools::install_github("vungocbinh2009/thongke")
library(thongke)
library(testthat)
test_that("Test các data_* function", {
data1 <- data_simulate_discrete(n = 100, mean = 5, sd = 2, min = 2, max = 8, simplify = TRUE)
data2 <- data_simulate_continuous(n = 100, mean = 5, sd = 2, min = 2, max = 8, size = 1, simplify = TRUE)
data3 <- data_simulate_regression(n = 10, min_x = 15, max_x = 30, b0 = 5, b1 = 10, sd_eps = 3, round_digits = 2, simplify = TRUE)
print(mean(data1))
print(mean(data2))
print(mean(data3$x))
print(mean(data3$y))
data_simulate_test_goodness_of_fit(
expected = c(100, 100, 100, 100, 100, 100),
simplify = TRUE
)
data_simulate_test_k_prop(
expected_m_i = c(160, 320, 240, 160),
expected_l_i = c(40, 80, 60, 40),
simplify = TRUE
)
data_simulate_test_independent(
expected_matrix = matrix(
c(100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900), nrow=3, ncol=3, byrow = TRUE
),
simplify = TRUE
)
expect_equal(1, 1)
})## [1] "Bài toán: Sinh dữ liệu theo phân bố chuẩn"
## [1] "Input"
## n mean sd min max round_digi
## ts
## ─────────────────────────────────────────────
## 100 5 2 2 8 0
## [1] "Output"
## data Freq
## ─────────────────────
## 2 2
## 3 14
## 4 19
## 5 20
## 6 26
## 7 13
## 8 6
## [1] "Bài toán: Sinh dữ liệu ngẫu nhiên"
## [1] "Input"
## n mean sd min max size
## ───────────────────────────────────────
## 100 5 2 2 8 1
## [1] "Output"
## V1
## ─────────────────────
## (2,3] 10
## (3,4] 16
## (4,5] 22
## (5,6] 21
## (6,7] 22
## (7,8] 9
## [1] "Bài toán: Sinh dữ liệu cho bài toán hồi quy tuyến tính đơn"
## [1] "Input"
## n min_x max_x b0 b1 sd_eps round_di
## gits
## ────────────────────────────────────────────────────
## 10 15 30 5 10 3 2
## [1] "Output"
## x y
## ─────────────────────
## 16.89 170.94
## 18.35 187.39
## 21.29 218.68
## 22.93 229.6
## 23.14 236.38
## 23.22 237.08
## 23.24 234.44
## 25.12 261.09
## 26.88 275.01
## 27.17 273.76
## [1] 5.17
## [1] 5.06
## [1] 22.823
## [1] 232.437
## [1] "Bài toán: Sinh dữ liệu cho bài toán kiểm định khi bình phương"
## [1] "Input"
## 100 100 100 100 100 100
## [1] "Output"
## V1
## ─────────────────────
## 1 81
## 2 110
## 3 93
## 4 104
## 5 106
## 6 106
## [1] "Bài toán: Sinh dữ liệu cho bài toán kiểm định k tỷ lệ"
## [1] "Input"
## 160 320 240 160
## 40 80 60 40
## [1] "Output"
## 182 291 251 156
## 34 83 66 37
## [1] "Bài toán: Sinh dữ liệu cho bài toán kiểm định tính độc lập"
## [1] "Input"
## 100 200 300
## 400 500 600
## 700 800 900
## [1] "Output"
## 104 204 290
## 391 483 603
## 696 797 932
## Test passed 😀
library(thongke)
library(testthat)
test_that("Test các trường hợp cụ thể", {
# In ra để không mất dòng dưới
estimate_mean_t(
mean = 39.8, alpha = 0.01, n = 15, s = sqrt(0.144)
)
estimate_mean_norm(
sigma = 3, n = 36, alpha = 0.05, mean = 66
)
print("===================================================")
estimate_mean_norm(
sigma = 3, n = 36, alpha = 0.05, mean = 66, alternative = "min"
)
print("===================================================")
estimate_mean_norm(
sigma = 3, n = 36, alpha = 0.05, mean = 66, alternative = "max"
)
# Đáp số: 65,02 - 66,98
print("===================================================")
estimate_mean_t(
mean = 39.8, alpha = 0.01, n = 15, s = sqrt(0.144)
)
print("===================================================")
estimate_mean_t(
mean = 39.8, alpha = 0.01, n = 15, s = sqrt(0.144), alternative = "min"
)
print("===================================================")
estimate_mean_t(
mean = 39.8, alpha = 0.01, n = 15, s = sqrt(0.144), alternative = "max"
)
# Đáp số: 39,5023 - 40,0977
print("===================================================")
estimate_var(n = 30, s = 0.032, alpha = 0.025)
print("===================================================")
estimate_var(n = 30, s = 0.032, alpha = 0.025, alternative = "min")
print("===================================================")
estimate_var(n = 30, s = 0.032, alpha = 0.025, alternative = "max")
# Đáp số: 0.000649 - 0.001851
print("===================================================")
estimate_prop(n = 100, f = 0.6, alpha = 0.1)
print("===================================================")
estimate_prop(n = 100, f = 0.6, alpha = 0.1, alternative = "min")
print("===================================================")
estimate_prop(n = 100, f = 0.6, alpha = 0.1, alternative = "max")
# Đáp số: 0.52 - 0.68
print("===================================================")
sample_size_mean(
sigma = 3, alpha = get_alpha(1.64), eps = 0.5
)
# Đáp số: 96.826
print("===================================================")
sample_size_prop_1(
f = 0.64, alpha = get_alpha(1.64), eps = 0.02
)
# Đáp số: 1549.2
print("===================================================")
sample_size_prop_2(eps = 0.02, alpha = get_alpha(1.64))
# Đáp số: 1681
print("===================================================")
test_mean_norm(
sigma = 5.2, alpha = 0.05, n = 100,
mean = 27.56, mean_0 = 26, alternative = "neq"
)
# Đáp số: T=3 - c=1.96 - Bác bỏ
print("===================================================")
data <- c(19, 18, 22, 20, 16, 25)
test_mean_t(
mean = mean(data), mean_0 = 21.5, alternative = "neq",
n = 6, alpha = 0.05, s = sqrt(var(data))
)
# Đáp số: T=-1.16 - c=2.571 - Chấp nhận
print("===================================================")
test_prop(f = 0.4, p_0 = 0.45, alpha = 0.05, n = 200, alternative = "neq")
# Đáp số: T=-1.43, c=1.96, Chấp nhận
print("===================================================")
test_goodness_of_fit(
expected = c(100, 100, 100, 100, 100, 100),
actual = c(106, 92, 97, 105, 88, 112),
alpha = 0.05
)
# Đáp số: T=4.22, c=11.070, Chấp nhận
print("===================================================")
test_2_mean_norm(
n1 = 40, n2 = 50, mean1 = 130, mean2 = 140,
sigma1 = sqrt(80), sigma2 = sqrt(100),
alpha = 0.01, alternative = "neq"
)
# Đáp số: T=5, c=2.58, Bác bỏ
print("===================================================")
test_2_mean_t(
alternative = "neq", alpha = 0.01, mean1 = 4.8, n1 = 10,
s1 = 1.1, mean2 = 4.3, n2 = 12, s2 = 0.9
)
# Đáp số: T=1.174, c=2.845, Chấp nhận
print("===================================================")
test_2_prop(
f1 = 0.42, f2 = 0.46, n1 = 100, n2 = 200,
alpha = 0.05, alternative = "neq"
)
# Đáp số: T=-0.66, c=1.96, Chấp nhận
print("===================================================")
test_k_prop(
m_i = c(79, 82, 77, 83, 76, 81),
n_i = c(100, 100, 100, 100, 100, 100),
alpha = 0.05
)
# Đáp số: T=2.42. c=11.07. Chấp nhận
print("===================================================")
test_independent(
matrix = matrix(data = c(328, 122, 77, 33), ncol = 2, nrow = 2),
alpha = 0.05
)
# Đáp số: T=0.368, c=3.841, Chấp nhận
print("===================================================")
correlation(
x = c(80, 85, 88, 90, 95, 92, 82, 75, 78, 85),
y = c(2.4, 2.8, 3.3, 3.1, 3.7, 3, 2.5, 2.3, 2.8, 3.1)
)
# Đáp số: 0.858
print("===================================================")
linear_regression(
x = c(400, 600, 500, 600, 400, 500),
y = c(44, 47, 48, 48, 43, 46)
)
# Đáp số: y=0.02x + 36
calculate_sum(
x = c(400, 600, 500, 600, 400, 500),
y = c(44, 47, 48, 48, 43, 46)
)
expect_equal(1, 1)
})## [1] "Bài toán: Ước lượng khoảng cho trung bình (phân bố Student)"
## [1] "Input"
## n mean s alpha alternative
## ──────────────────────────────────────────────────
## 15 39.8 0.379473319 0.01 two_sided
## [1] "Output"
## [1] "Khoảng tin cậy hai phía là: (39.5083; 40.0917)"
## [1] "Bài toán: Ước lượng khoảng cho trung bình (phân bố chuẩn)"
## [1] "Input"
## n mean sigma alpha alternative
## ────────────────────────────────────────────
## 36 66 3 0.05 two_sided
## [1] "Output"
## [1] "Khoảng tin cậy hai phía là: (65.0200; 66.9800)"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Ước lượng khoảng cho trung bình (phân bố chuẩn)"
## [1] "Input"
## n mean sigma alpha alternative
## ────────────────────────────────────────────
## 36 66 3 0.05 min
## [1] "Output"
## [1] "Khoảng tin cậy nhỏ nhất là: (65.1776; +inf)"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Ước lượng khoảng cho trung bình (phân bố chuẩn)"
## [1] "Input"
## n mean sigma alpha alternative
## ────────────────────────────────────────────
## 36 66 3 0.05 max
## [1] "Output"
## [1] "Khoảng tin cậy lớn nhất là: (-inf; 66.8224)"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Ước lượng khoảng cho trung bình (phân bố Student)"
## [1] "Input"
## n mean s alpha alternative
## ──────────────────────────────────────────────────
## 15 39.8 0.379473319 0.01 two_sided
## [1] "Output"
## [1] "Khoảng tin cậy hai phía là: (39.5083; 40.0917)"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Ước lượng khoảng cho trung bình (phân bố Student)"
## [1] "Input"
## n mean s alpha alternative
## ──────────────────────────────────────────────────
## 15 39.8 0.379473319 0.01 min
## [1] "Output"
## [1] "Khoảng tin cậy nhỏ nhất là: (39.5429; +inf)"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Ước lượng khoảng cho trung bình (phân bố Student)"
## [1] "Input"
## n mean s alpha alternative
## ──────────────────────────────────────────────────
## 15 39.8 0.379473319 0.01 max
## [1] "Output"
## [1] "Khoảng tin cậy lớn nhất là: (-inf; 40.0571)"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Ước lượng khoảng cho phương sai"
## [1] "Input"
## n s alpha alternative
## ──────────────────────────────────────
## 30 0.032 0.025 two_sided
## [1] "Output"
## [1] "Khoảng tin cậy hai phía là: (0.0006; 0.0020)"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Ước lượng khoảng cho phương sai"
## [1] "Input"
## n s alpha alternative
## ──────────────────────────────────────
## 30 0.032 0.025 min
## [1] "Output"
## [1] "Khoảng tin cậy nhỏ nhất là: (0.0006; +inf)"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Ước lượng khoảng cho phương sai"
## [1] "Input"
## n s alpha alternative
## ──────────────────────────────────────
## 30 0.032 0.025 max
## [1] "Output"
## [1] "Khoảng tin cậy lớn nhất là: (0; 0.0019)"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Ước lượng khoảng cho tỷ lệ"
## [1] "Input"
## n f alpha alternative
## ─────────────────────────────────────
## 100 0.6 0.1 two_sided
## [1] "Output"
## [1] "Khoảng tin cậy hai phía là: (0.5194; 0.6806)"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Ước lượng khoảng cho tỷ lệ"
## [1] "Input"
## n f alpha alternative
## ─────────────────────────────────────
## 100 0.6 0.1 min
## [1] "Output"
## [1] "Khoảng tin cậy nhỏ nhất là: (0.5372; 1)"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Ước lượng khoảng cho tỷ lệ"
## [1] "Input"
## n f alpha alternative
## ─────────────────────────────────────
## 100 0.6 0.1 max
## [1] "Output"
## [1] "Khoảng tin cậy lớn nhất là: (0; 0.6628)"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Xác định kích thước mẫu (ước lượng trung bình)"
## [1] "Input"
## sigma eps alpha
## ───────────────────────────────
## 3 0.5 0.101005167
## [1] "Output"
## [1] "Kích thước mẫu tối thiểu: 96.8256"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Xác định kích thước mẫu (ước lượng tỷ lệ, đã biết f)"
## [1] "Input"
## f eps alpha
## ───────────────────────────────
## 0.64 0.02 0.101005167
## [1] "Output"
## [1] "Kích thước mẫu tối thiểu: 1549.2096"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Xác định kích thước mẫu (ước lượng tỷ lệ, chưa biết f)"
## [1] "Input"
## eps alpha
## ─────────────────────────
## 0.02 0.101005167
## [1] "Output"
## [1] "Kích thước mẫu tối thiểu: 1681.0000"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Kiểm định giả thiết cho giá trị trung bình (phân bố chuẩn)"
## [1] "Input"
## n mean mean_0 sigma alpha alternativ
## e
## ─────────────────────────────────────────────────────
## 100 27.56 26 5.2 0.05 neq
## [1] "Output"
## T c
## ────────────────────────
## 3 1.95996398
## [1] "Kết luận: Bác bỏ H0, chấp nhận H1"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Kiểm định giả thiết cho giá trị trung bình (phân bố Student)"
## [1] "Input"
## n mean mean_0 s alpha alternativ
## e
## ─────────────────────────────────────────────────────────
## 6 20 21.5 3.16227766 0.05 neq
## [1] "Output"
## T c
## ──────────────────────────
## -1.161895 2.57058184
## [1] "Kết luận: Chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Kiểm định giả thiết cho tỷ lệ"
## [1] "Input"
## n f p_0 alpha alternative
## ──────────────────────────────────────────
## 200 0.4 0.45 0.05 neq
## [1] "Output"
## T c
## ────────────────────────────
## -1.42133811 1.95996398
## [1] "Kết luận: Chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Kiểm định khi bình phương (kiểm định cho k tỷ lệ)"
## [1] "Input"
## 106 92 97 105 88 112
## 100 100 100 100 100 100
## [1] "alpha = 0.05"
## [1] "Output"
## T c
## ────────────────────────
## 4.22 11.0704977
## [1] "Kết luận: Chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: So sánh 2 giá trị trung bình (phân bố chuẩn)"
## [1] "Input"
## n mean sigma
## ───────────────────────────────
## 40 130 8.94427191
## 50 140 10
## [1] "alternative = neq, alpha = 0.01"
## [1] "Output"
## T c
## ───────────────────────
## -5 2.5758293
## [1] "Kết luận: Bác bỏ H0, chấp nhận H1"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: So sánh 2 giá trị trung bình (phân bố Student)"
## [1] "Input"
## n mean s
## ─────────────────────────
## 10 4.8 1.1
## 12 4.3 0.9
## [1] "alternative = neq, alpha = 0.01"
## [1] "Output"
## T c
## ───────────────────────────
## 1.17363132 2.84533971
## [1] "Kết luận: Chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: So sánh 2 tỷ lệ"
## [1] "Input"
## n f
## ─────────────────────
## 100 0.42
## 200 0.46
## [1] "alternative = neq, alpha = 0.05"
## [1] "Output"
## T c
## ─────────────────────────────
## -0.656945245 1.95996398
## [1] "Kết luận: Chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: So sánh k tỷ lệ"
## [1] "Input"
## 79 82 77 83 76 81
## 100 100 100 100 100 100
## [1] "alpha = 0.05"
## [1] "Output"
## T c
## ───────────────────────────
## 2.42815008 11.0704977
## [1] "Kết luận: Chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Kiểm định tính độc lập"
## [1] "Input"
## 328 77
## 122 33
## [1] "alpha = 0.05"
## [1] "Output"
## T c
## ────────────────────────────
## 0.368526041 3.84145882
## [1] "Kết luận: Chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Tính hệ số tương quan"
## [1] "Input"
## 'data.frame': 10 obs. of 2 variables:
## $ x: num 80 85 88 90 95 92 82 75 78 85
## $ y: num 2.4 2.8 3.3 3.1 3.7 3 2.5 2.3 2.8 3.1
## [1] "Hệ số tương quan: 0.8590"
## [1] "==================================================="
## [1] "Bài toán: Bài toán hồi quy tuyến tính đơn"
## [1] "Input"
## 'data.frame': 6 obs. of 2 variables:
## $ x: num 400 600 500 600 400 500
## $ y: num 44 47 48 48 43 46
## [1] "Hệ số tự do: 36.0000"
## [1] "Hệ số ứng với x: 0.0200"
## [1] "Input"
## 400 600 500 600 400 500
## 44 47 48 48 43 46
## [1] "Output"
## sum_x sum_y sum_xy sum_x2 sum_y2
## ─────────────────────────────────────────────
## 3000 276 138800 1540000 12718
## Test passed 😸
MIT License
Copyright (c) 2021-2022 vungocbinh2009
Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the “Software”), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions:
The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software.
THE SOFTWARE IS PROVIDED “AS IS”, WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.