1. ttest与ttest2的区别：
单样本，配对样本⽤ ttest
不配对样本（独⽴样本）⽤ttest2
⼆者的公式也不⼀样，但我不知道怎么打公式就不打了。
df = xlsread("C:\Users\Bai\Desktop\ex_corr.xlsx")
x=df(:1)
y=df(:2)
3.
[h,p,ci,stats] = ttest(x) ##数据均值是否等于0
[h,p,ci,stats] = ttest(x,m) ##数据均值是否等于m
[h,p,ci,stats] = ttest(x,y) ##两个配对样本e学论坛
[h,p,ci,stats] = ttest2(x,y) ##两个不配对样本
关天经济区发展规划p pvalue
ci 置信区间
stats 统计量
tail: right 均值是否⼤于m ; left ⼩于m; both 等于m
李森科4. vartype
help ttest2后，有⼀个参数值得注意：
vartype: equal or unequal
isao
equal: 两组的⽅差⼀致
unequal: 两组的⽅差不⼀致
如何判断两组⽅查是否⼀致呢，palisade给出很好的解释，搬运过来：
直接说结论：选择unequal甲基橙
原因：很多书和计算器⽤“pooling”这个术语，如果两组的⽅差⼀致，你就可以“pool the dataset”，假定他们是从同⼀个数据集中出来的。
检验两组不同数据的⽅差是否相等，需要⽤F检验，但如果F检验出得出很⼤的P值，你只能说没法成功拒绝原假设，你并不能证明他。⽽且，F 检验需要两组数据符合正态分布，不像T检验⼤概是正态分布就可以了。你永远不知道什么时候是正态分布的。所以保守的来讲，要选择unequal。即使你选择unequal，pooling or not 只有微⼩的区别。⽤unequal不需要你作出“我确定事实就是如此”的假设，也不会对你的结果造成很⼤的影响。 图书管理系统最后，学matblab随⼿记感想：为什么实验室都⽤matlab我就也要从头学，这些东西明明⽤R已经可以做的很好了。并且实验室不分享脚本，我就更不到学他的理由了……
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