R中的T测试-无法一起运行

Question

我有一家来自统计计算的航空公司 dataset，我正在尝试分析它。

有变量 DepTime 和 ArrDelay（出发时间和到达延迟）。我正在尝试分析到达延迟如何随出发时间的某些部分而变化。我的目标是找出一个人在订票时应该避开哪些时间段以避免到达延误

我的理解-如果在 dep time >1800 的到达延迟和 dep time >1900 的到达延迟之间的单尾 t 检验显示出高度显着性，这意味着应该避免在 1800 和 1900 之间的航班。（请纠正我如果我错了）。我想在所有出发时间运行此类测试。

**对编程和数据科学完全陌生。任何帮助将不胜感激。

数据看起来像这样。突出显示的列是我正在分析的列

Answer 1

共享数据图像与提供数据供我们使用是不同的......

也就是说我去获取了一年的数据并进行了处理。

flights <- read.csv("~/Downloads/1995.csv", header=T)

flights <- flights[, c("DepTime", "ArrDelay")]
flights$Dep <- round(flights$DepTime-30, digits = -2)
head(flights, n=25)

# This tests each hour of departures against the entire day. 
# Alternative is set to "less" because we want to know if a given hour
# has less delay than the day as a whole.

pVsDay <- tapply(flights$ArrDelay, flights$Dep, 
                 function(x) t.test(x, flights$ArrDelay, alternative = "less"))

# This tests each hour of departures against every other hour of the day. 
# Alternative is set to "less" because we want to know if a given hour
# has less delay than the other hours.
pAllvsAll <- tapply(flights$ArrDelay, flights$Dep, 
                           function(x) tapply(flights$ArrDelay, flights$Dep, function (z) 
                             t.test(x, z, alternative = "less")))

我会让你弄清楚多重假设检验等等。

全部与全部