在R中使用CLT和t.test()的不同结果

在R中使用CLT（中心极限定理）和t.test()函数会得到不同的结果。

CLT（中心极限定理）是统计学中的一个重要定理，它指出当样本容量足够大时，样本均值的分布将近似于正态分布。因此，使用CLT可以对总体均值进行推断。CLT适用于大样本情况，样本容量通常要求大于30。
t.test()函数是用于进行两样本均值差异的假设检验。它基于t分布进行推断，适用于小样本情况。t.test()函数可以用于比较两个样本的均值是否有显著差异，返回的结果包括均值差异的置信区间、p值等。

对于给定的问答内容，我们可以给出以下答案：

在R中使用CLT和t.test()的不同结果是由于它们基于不同的统计原理进行推断。当样本容量较大时，我们可以使用CLT来近似总体均值的分布，从而进行推断。而当样本容量较小时，我们需要使用t.test()函数来进行假设检验，它基于t分布进行推断。

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