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在R语言中进行假设检验时，z.test函数是一个常用的工具，它属于R语言的基础统计包（base package）。 基础统计包是R语言安装时自带的默认包，包含了大量的基础统计函数，其中就包括z.test函数。这个函数主要用于执行标准正态分布的z检验，适用于大样本数据（n>30）或者当样本大小未知但可以假定数据服从正态分布时。 z.test函数的用法相当直接，主要需要提供样本均值、样本标准差、总体均值以及样本大小等参数。以下是一个简单的例子：
z <- z.test(x = sample_data, mu = population_mean, sigma = population_sd, n = sample_size)
在上面的代码中，sample_data代表样本数据，population_mean是总体均值，population_sd是总体标准差，而sample_size是样本的大小。 z.test函数会返回一个列表，其中包含了检验的统计量、p值、置信区间等结果，帮助用户判断样本均值是否与总体均值存在显著差异。 此外，基础统计包中还有其他相关函数，如t.test函数用于t检验，var.test函数用于方差检验等，都是进行统计推断的利器。 总结来说，z.test函数是R语言基础统计包中的一个重要组成部分，为用户提供了进行标准正态分布z检验的便捷方法。对于需要在R语言中进行统计分析的用户来说，掌握这一函数的使用是很有帮助的。