使用dplyr mutate创建行的z测试

使用dplyr mutate函数创建行的z测试是在数据处理和分析中常用的操作之一。dplyr是R语言中一个强大的数据处理包，mutate函数可以用于创建新的列或修改现有列。

在创建行的z测试中，我们可以使用mutate函数来计算每个观测值的z分数。z分数是标准化的分数，表示一个观测值与平均值之间的偏离程度。

下面是一个完善且全面的答案：

概念： 在统计学中，z测试（Z-test）是一种用于检验总体均值是否等于特定值的假设检验方法。它通过将样本均值与总体均值的差异标准化，从而得到一个z分数，然后根据这个z分数对假设进行检验。

分类： z测试属于统计学中的假设检验方法，用于检验总体均值。

优势：

1. 可以通过标准化的z分数直观地表示一个观测值与总体均值之间的差异程度。
2. z测试是一种广泛应用的统计方法，适用于大部分正态分布的数据。
3. 可以用于比较不同样本的均值差异，或者将观测值与某个已知的标准值进行比较。

应用场景： z测试在各个领域的数据分析中都有广泛应用，例如医学研究、市场调查、质量控制等。它常用于以下情况：

1. 检验某一样本均值是否与总体均值有显著差异。
2. 比较不同样本的均值是否有显著差异。
3. 检验某一观测值是否与已知标准值有显著差异。

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