normtest.w和normtest.p

`normtest.w` 和 `normtest.p` 是基于 Shapiro-Wilk 正态性检验的 R 语言函数，用于检验一个数据集是否符合正态分布。Shapiro-Wilk 正态性检验是一种广泛使用的统计方法，用于检验数据是否来自正态分布。

具体来说，`normtest.w` 函数返回一个数值，表示 Shapiro-Wilk 正态性检验的统计量 W 值；`normtest.p` 函数返回一个数值，表示 Shapiro-Wilk 正态性检验的 p 值。如果 p 值小于某个预设的显著性水平（通常为 0.05），则可以拒绝原假设，即认为数据不符合正态分布。

在 R 语言中，`normtest.w` 和 `normtest.p` 函数通常与 `shapiro.test` 函数一起使用，可以方便地进行正态性检验。`shapiro.test` 函数可以计算 Shapiro-Wilk 正态性检验的 W 值和 p 值，并且返回一个包含检验结果的对象。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用 `normtest.w` 和 `normtest.p` 函数进行正态性检验：

# 生成一个随机的正态分布数据集
x <- rnorm(100)

# 进行 Shapiro-Wilk 正态性检验
w <- normtest.w(x)
p <- normtest.p(x)

# 输出检验结果
if (p < 0.05) {
  message("数据不符合正态分布")
} else {
  message("数据符合正态分布")
}

在这个例子中，我们首先生成了一个包含 100 个随机正态分布数据的向量 `x`。然后使用 `normtest.w` 和 `normtest.p` 函数计算了 Shapiro-Wilk 正态性检验的 W 值和 p 值。最后，根据 p 值的大小判断数据是否符合正态分布，如果 p 值小于 0.05，则认为数据不符合正态分布。