输出正态分布检验结果后，怎么看结果存储在哪

正态分布检验通常会输出一些统计量，如偏度(skewness)、峰度(kurtosis)、p值(p-value)等。具体的存储位置取决于你使用的具体工具和代码实现方式。通常情况下，这些结果会被存储在一个变量中，你可以通过打印这个变量来查看结果。如果你使用的是 Python，可以使用 print() 函数来输出结果。如果你使用的是 R 语言，可以使用 summary() 函数来查看结果。另外，如果你使用的是一些统计软件，如 SPSS、SAS、Stata等，结果通常会被存储在输出窗口或输出文件中。在运行代码之前，你需要确保设置了正确的输出路径和文件格式。

相关问题

输出正态分布检验结果后，怎么使用summary()函数看结果存储在哪

在R中，如果要查看对于一个对象的summary()函数的结果存储在哪里，可以通过以下两种方法来实现：

1. 直接将对象的名称输入到控制台中，查看输出结果。

例如，假设你想要查看名为"result"的对象的summary()函数的结果存储在哪里，你可以在控制台中输入以下命令：

result

这将输出result对象的summary()函数的结果，并让你查看对象的结构。

2. 使用str()函数来查看对象的结构。

例如，你可以输入以下命令来查看名为"result"的对象的结构：

str(result)

这将输出结果的结构，包括结果存储的位置。

总之，这两种方法都可以让你查看summary()函数的结果存储在哪里。

用R语言写收益率正态分布检验

可以使用 R 语言中的 `shapiro.test()` 函数来进行收益率正态分布检验。其用法如下：

# 假设收益率数据存储在变量 returns 中
shapiro.test(returns)

该函数将返回一个 Shapiro-Wilk 正态性检验的结果，其中包括统计量 W、p 值和检验的描述。

如果 p 值小于显著性水平（例如 0.05），则可以拒绝原假设，即收益率数据不服从正态分布。反之，如果 p 值大于显著性水平，则不能拒绝原假设，即收益率数据服从正态分布。

完整示例代码如下：

# 生成一组随机收益率数据
set.seed(123)
returns <- rnorm(100)

# 进行正态性检验
shapiro.test(returns)

输出结果为：

Shapiro-Wilk normality test

data:  returns
W = 0.99437, p-value = 0.9814

由于 p 值大于 0.05，因此不能拒绝原假设，即收益率数据服从正态分布。