Shapiro-Wilk 方法Shapiro-Wilk 方法进行正态检验.PDFVIP

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2017-06-28 发布于天津
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Shapiro-Wilk 方法Shapiro-Wilk 方法进行正态检验

如何使用R 语言进行正态性检验（实例演示）熊荣川六盘水师范学院生物信息实验室 xiongrongchuan@126.com /u/Bearjazz 数据的正态性检测往往是进一步深入分析的基础，这个操作在一般的统计分析软件非常容易实现。然而R 语言平台操作的特性，加上数据包的丰富，使得许多朋友还不是很了解怎么在 R 语言平台上进行数据的正态性检验。现在我们就以一些实例进行初步的演示。实例一 R 语言自带的正态性检测（Shapiro-Wilk 方法）输入注释 nx - c(rnorm(10)) 随机产生 10 个正态分布的数据 nx 查看nx [1] -0-0-0-0查看的结果 00 [7] -01-00 shapiro.test(nx) Shapiro-Wilk 方法进行正态检验检验结果，因为 Shapiro-Wilk normality test p 值小于W 值，所以数据为正态分布，和Origin 统 data: nx 计的结果一致（下图） W = 0.9084, p-value = 0.2699 实例二 R 语言自带的正态性检测（Kolmogorov-Smirnov 方法）输入注释 nx - c(rnorm(10)) 随机产生 10 个正态分布的数据 nx 查看nx [1] -0-0-0-0查看的结果 00 [7] -01-00 ks.test(nx, pnorm, mean = mean(nx), sd = Shapiro-Wilk 方法进 sqrt(var(nx))) 行正态检验 Kolmogorov-Smirnov 检验需要三个输入变量，及数据本身、均值及标准差检验结果，因为