# t teszt variansai
y <- rnorm(30) + 3
t.test(y,mu=3)

t.test(y,mu=2.8)
# bagy esellyel: hamis pozitiv
# tesztelt ertek nagyon kozeli a tenyleges
# varhato ertekhez

# ketmintas t-teszt:
x <- rnorm(20) + 3
t.test(x,y)
# ket kulonbozo minta v.e.-e egyenlo-e?
# ehhez kulonbozo meretu is lehet a minta, 
# ha fuggetlenek
# pl. ferfiak VS nok magassaga
# ha garantalt az azonos szoras: var.equal=TRUE

# ketmintas teszt, ahol *fuggo* a minta:
# korabbi gyogyszeres pelda,
# adott a beteg gyogyszer elotti,
# es gyogyszer utani vernyomasa
# y gyogyszer elotti vernyomas
# z gyogyszer utani
z <- y - 1 + rnorm(30)
t.test(y,z,paired=TRUE)
# gyakorlatilag y-z-re fog egymintas tesztet

# egyoldalas teszt:
# alternative = "less"
# H1: mu < 0
# H0: mu = 0
# ilyenkor a kritikus tartomanyt csak a 
# negativakbol dobjuk el
# csak az also 10%-ot dobjuk el
t <- seq(-3,3,0.2)
plot(t,dt(t,df=29),type="l")
abline(v=qt(0.1,df=29))
t.test(z-y,alternative="less")
# 2 mintaval:
# H1: v.e.(z) < v.e.(y)
t.test(z,y,alternative="less",paired=TRUE)