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在指定x和mu时对df的许多行执行t测试,并将结果追加为一列。

针对这个问题,我将从以下几个方面给出答案:

  1. t测试的概念和分类: t测试是一种统计方法,用于比较两个样本均值是否存在显著差异。根据独立性和样本数的不同,t测试可以分为独立样本t检验和配对样本t检验。
  2. t测试的优势:
    • 灵活性:t测试适用于小样本量的情况,不需要满足总体分布的要求。
    • 简单易懂:t测试的计算方法相对简单,易于理解和实施。
    • 适用范围广:t测试可以应用于不同领域的数据分析,如医学、社会科学、工程等。
  • t测试的应用场景:
    • A/B测试:用于比较两个不同版本的产品、广告或网站的效果。
    • 药物疗效评估:用于评估新药物与对照药物的疗效差异。
    • 教育研究:用于比较不同教学方法对学生成绩的影响。
    • 市场调研:用于比较不同市场策略的效果。
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以上是对于给定问题的完善和全面的答案,希望能够满足您的需求。

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