for(i in 1:1000)
vec[i] = UR_FUNC()
mean(vec)
第一步，定义一个向量sales，并利用数值类型给sales赋值，然后打印sales，如下图所示：
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第二步，再定义一个向量num，利用整数类型向量赋值给num，并打印num，如下图所示：
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第三步，分别利用sd()函数获取sales和num的标准差，如下图所示：
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第四步，由于sales里的元素比较复杂，需要对其进行求平均值，可以利用mean函数，如下图所示：
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第五步，如果想查看num和sales两者的相关度，利用cor()函数实现，如下图所示：
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第六步，如果想查看num和sales的关系，并且以图形的形式展示出来，使用plot函数，如下图所示：
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如果两个样本具有方差齐性，那么做独立样本t检验时，直接套用t检验的公式，计算t值，，查表的自由度为n1+n2-2，然后用函数pt( t value, n1+n2-2)给出p值，小于0.05即为显著。
如果方差不齐，需要计算校正后的自由度，
![Python 随机产生[0,100]以内的随机数，找到最大值和最小值并交换位置](/aiimages/Python+%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E4%BA%A7%E7%94%9F%5B0%2C100%5D%E4%BB%A5%E5%86%85%E7%9A%84%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%95%B0%EF%BC%8C%E6%89%BE%E5%88%B0%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%80%BC%E5%92%8C%E6%9C%80%E5%B0%8F%E5%80%BC%E5%B9%B6%E4%BA%A4%E6%8D%A2%E4%BD%8D%E7%BD%AE.png)
