Send output to:
Browser Blue - Charts White
Browser Black/White
CSV
Data:
0.1666666667 0.8888888889 0.2777777778 -0.6111111111 0.6666666667 0.0555555556 0.3888888889 0 -0.0555555556 0.1111111111 -0.1666666667 0.1111111111 -0.2222222222 0.7222222222 0.1111111111 0.1666666667 -0.1666666667 0.2777777778 0.3888888889 0.3333333333 0 -0.2222222222 0.3888888889 -0.5555555556 -0.2222222222 0.3333333333 0.0555555556 0.1666666667 0.5555555556 1 0.5 0.0555555556 0.3333333333 -0.2777777778 -0.1666666667 0.8333333333 0.6111111111 0.2222222222 0.2777777778 0 0.8333333333 0.4444444444 -0.1111111111 1.0555555556 0.2777777778 0.5555555556 0.1666666667 -0.0555555556 0.1111111111 -0.1666666667 -0.1666666667 0.4444444444 0.0555555556 0.5 -0.9444444444 0.3888888889 0.5 0.2222222222 -0.0555555556 0.3333333333 -0.0555555556 0.2777777778 0.5 0.1111111111 0.3333333333 0.1666666667 0.8888888889 0.2777777778 -0.1666666667 1.2777777778 -0.0555555556 0.3333333333 -0.1666666667 0.1111111111 0.1666666667 0.2777777778 0 0.1111111111 0.2777777778 0.3333333333 0 0.7777777778 0.6666666667 -0.3333333333 0.1111111111 0.3333333333 0.1111111111 0.3333333333 0.5 0 0.3888888889 -0.6666666667 0.1111111111 0.2777777778 0.3888888889 0.7222222222 0.2777777778 -0.2222222222 0.5 0.5 0.2777777778 0.5555555556 0.1666666667 -0.1666666667 0.2222222222 0.0555555556 0.1111111111 1 0 0.3333333333
Confidence
(?)
Null Hypothesis
R Code
par1 <- as.numeric(par1) par2 <- as.numeric(par2) len <- length(x) df <- len - 1 sd <- sd(x) mx <- mean(x) load(file='createtable') delta2 <- abs(qt((1-par1)/2,df)) * sd / sqrt(len) delta1 <- abs(qt((1-par1),df)) * sd / sqrt(len) a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Hypothesis Test about the Mean - Confidence Interval',2,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Sample size',header=TRUE) a<-table.element(a,len) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Sample standard deviation',header=TRUE) a<-table.element(a,sd) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Confidence',header=TRUE) a<-table.element(a,par1) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Null hypothesis',header=TRUE) a<-table.element(a,par2) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Sample Mean',header=TRUE) a<-table.element(a,mx) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'2-sided Confidence Interval',header=TRUE) dum <- paste('[',mx-delta2) dum <- paste(dum,',') dum <- paste(dum,mx+delta2) dum <- paste(dum,']') a<-table.element(a,dum) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Left-sided Confidence Interval',header=TRUE) dum <- paste('[',mx-delta1) dum <- paste(dum,', +inf ]') a<-table.element(a,dum) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Right-sided Confidence Interval',header=TRUE) dum <- paste('[ -inf, ',mx+delta1) dum <- paste(dum,']') a<-table.element(a,dum) a<-table.row.end(a) a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable.tab')
Compute
Summary of computational transaction
Raw Input
view raw input (R code)
Raw Output
view raw output of R engine
Computing time
0 seconds
R Server
Big Analytics Cloud Computing Center
Click here to blog (archive) this computation