R语言 正态性检验
时间: 2023-07-10 20:11:24 浏览: 93
在 R 语言中,可以使用多种方法进行正态性检验。以下是其中几种方法的示例:
1. Shapiro-Wilk检验:
使用 shapiro.test() 函数进行检验,示例代码如下:
```
# 生成一组随机数据
x <- rnorm(100)
# 进行Shapiro-Wilk正态性检验
shapiro.test(x)
```
2. Anderson-Darling检验:
使用 ad.test() 函数进行检验,示例代码如下:
```
# 生成一组随机数据
x <- rnorm(100)
# 进行Anderson-Darling正态性检验
ad.test(x)
```
3. QQ图检验:
使用 qqnorm() 和 qqline() 函数画出 QQ 图进行检验,示例代码如下:
```
# 生成一组随机数据
x <- rnorm(100)
# 画出QQ图进行正态性检验
qqnorm(x)
qqline(x)
```
以上是常用的三种正态性检验方法,当然还有其他方法,具体使用哪种方法要根据数据的特点和实际情况来选择。
相关问题
R语言正态性检验代码
R语言中进行正态性检验有多种方法,其中一种常用的方法是使用Shapiro-Wilk检验。Shapiro-Wilk检验是一种统计学上的假设检验方法,用于检验数据是否符合正态分布。在R语言中,可以使用shapiro.test()函数进行Shapiro-Wilk检验。
以下是使用shapiro.test()函数进行正态性检验的代码示例:
```R
# 生成一个符合正态分布的随机数向量
x <- rnorm(100)
# 进行Shapiro-Wilk检验
shapiro.test(x)
```
在上面的代码中,我们首先使用rnorm()函数生成了一个长度为100的符合正态分布的随机数向量x,然后使用shapiro.test()函数对x进行了正态性检验。运行上述代码后,会输出Shapiro-Wilk检验的结果,包括W统计量和p值等信息。
另外,还有其他一些常用的正态性检验方法,如Kolmogorov-Smirnov检验、Anderson-Darling检验等,可以通过R语言中相应的函数进行实现。
R语言 正态性检验 JB检验
JB检验(Jarque-Bera test)是一种统计检验方法,用于检验数据是否服从正态分布。在R语言中,可以使用jarque.bera.test()函数进行JB检验。该函数计算JB统计量和对应的p值,p值越小说明数据越不服从正态分布。
下面是使用jarque.bera.test()函数进行JB检验的示例代码:
```
jarque.bera.test(x)
```
其中,x是待检验的数据。
需要注意的是,在进行JB检验之前,需要确保数据已经进行了正态性检验,可以使用Kolmogorov-Smirnov(K-S)法或Shapiro-Wilk(S-W)法进行检验。