R怎么对变量作正态性检验
时间: 2023-08-05 17:09:58 浏览: 49
在R中,可以使用Shapiro-Wilk检验或者Kolmogorov-Smirnov检验来进行正态性检验。下面是使用Shapiro-Wilk检验的示例代码:
```r
# 生成一组随机数据
x <- rnorm(100)
# 进行Shapiro-Wilk检验
shapiro.test(x)
```
输出结果如下:
```
Shapiro-Wilk normality test
data: x
W = 0.98656, p-value = 0.6615
```
其中,W为检验统计量,p-value为检验的显著性水平。如果p-value小于设定的显著性水平(通常为0.05),则拒绝原假设,即数据不服从正态分布。反之,如果p-value大于显著性水平,则接受原假设,即数据服从正态分布。
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```r
# 生成一个数据框,包含5000个变量
set.seed(123)
df <- data.frame(replicate(5000, rnorm(100)))
# 批量进行Shapiro-Wilk检验
p_values <- rep(NA, ncol(df))
for (i in 1:ncol(df)) {
p_values[i] <- shapiro.test(df[,i])$p.value
}
# 统计不服从正态分布的变量数量
sum(p_values < 0.05)
```
首先,使用replicate函数生成一个包含5000个变量的数据框df。然后,使用循环语句对每个变量进行Shapiro-Wilk检验,并将p-value存储在p_values向量中。最后,统计不服从正态分布的变量数量,可以使用sum函数和逻辑向量进行计算。
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```r
# 生成一个包含5000行的变量
set.seed(123)
x <- rnorm(5000)
# 抽样100个样本进行Shapiro-Wilk检验
p_values <- rep(NA, 100)
for (i in 1:100) {
sample_x <- sample(x, 100)
p_values[i] <- shapiro.test(sample_x)$p.value
}
# 统计不服从正态分布的样本数量
sum(p_values < 0.05)
```
首先,使用rnorm函数生成一个包含5000个样本的变量x。然后,使用循环语句抽样100个样本进行Shapiro-Wilk检验,并将p-value存储在p_values向量中。最后,统计不服从正态分布的样本数量,可以使用sum函数和逻辑向量进行计算。需要注意的是,抽样的样本数量和重复次数需要根据实际情况进行调整,以获得可靠的正态性检验结果。