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在R语言中，可以使用不同的函数和包来进行假设检验和置信区间估计。以下是一些常用的方法：
1、假设检验：
- t检验：使用t.test()函数进行t检验。例如，对两组数据进行独立样本t检验可以使用如下代码：
```R
t.test(x, y, alternative = "two.sided")
```
其中x和y是两组数据，alternative参数表示双侧检验。
- 方差分析（ANOVA）：使用aov()函数进行方差分析。例如，对多组数据进行方差分析可以使用如下代码：
```R
aov_model <- aov(response ~ group, data = df)
summary(aov_model)
```
2、置信区间估计：
- 对于均值的置信区间估计，可以使用t.test()函数。例如，对一组数据进行均值的95%置信区间估计可以使用如下代码：
```R
t.test(x, conf.level = 0.95)$conf.int
```
- 对于比例的置信区间估计，可以使用prop.test()函数。例如，对一组数据进行比例的95%置信区间估计可以使用如下代码：
```R
prop.test(x, n, conf.level = 0.95)$conf.int
```
以上是一些常用的方法，具体使用时可以根据需要选择合适的函数和参数进行假设检验和置信区间估计。
