r_lectures/w06-R_lecture.Rmd

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   2 title: "Week 6 R lecture"
   3 subtitle: "Statistics and statistical programming  \nNorthwestern University  \nMTS 525"
   4 author: "Aaron Shaw"
   5 date: "May 3, 2019"
   6 output: html_document
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   9 ```{r setup, include=FALSE}
  10 knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
  11 ```
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  13 ## T-tests
  14 You learned the theory/concepts behind t-tests last week, so here's a brief run-down on how to use built-in functions in R to conduct them and interpret the results.
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  16 ## ANOVAs
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  18 Analogous situation with t-tests. Here's a brief introduction to how they work in R.
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  20 ## Visualizing confidence intervals
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  22 We spent a lot of time on confidence intervals in the past few weeks. Since they can be so useful, surely we should learn some approaches to incorporating them into data visualizations.
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  24 ## Date/time arithmetic
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  26 Last, but not least, another wrinkle in time...or at least how to manage date-time objects in R.