R语言中检查数据的正态性

R语言中可以使用多种方法来检查数据的正态性。其中一种常用的方法是使用Shapiro-Wilk测试，可以通过R中的shapiro.test()函数进行计算。该函数的返回结果包括一个p值，用于判断数据是否符合正态分布。另外，还可以使用Kolmogorov-Smirnov测试（ks.test()函数）和Anderson-Darling测试（ad.test()函数）来进行正态性检验。这些测试函数都会返回一个p值，用于衡量数据与正态分布的拟合程度。

除了单一的正态性检验方法外，还可以通过图形方法来检查数据的正态性。例如，可以使用直方图和Q-Q图来观察数据的分布形态。直方图可以通过hist()函数绘制，Q-Q图可以使用qqnorm()函数绘制。