R语言检验是否符合正态分布代码

在R语言中，可以使用Shapiro-Wilk正态性检验函数`shapiro.test()`来检验数据是否符合正态分布。具体代码如下：

# 生成一组随机数据
x <- rnorm(100)

# 进行Shapiro-Wilk正态性检验
shapiro.test(x)

其中，`x`是一组随机数据，`shapiro.test(x)`会返回一个包含检验结果的列表，其中`W`为Shapiro-Wilk统计量，`p-value`为检验的p值。

如果p值小于显著性水平（一般取0.05），则可以拒绝原假设，即数据不符合正态分布；反之，则接受原假设，即数据符合正态分布。