r语言小数据量正态分布检验
时间: 2023-12-09 21:34:02 浏览: 30
以下是R语言中进行小数据量正态分布检验的方法:
1. Shapiro-Wilk检验
Shapiro-Wilk检验是一种常用的小样本正态性检验方法,它的原假设是数据符合正态分布。在R语言中,可以使用shapiro.test()函数进行Shapiro-Wilk检验。例如:
```R
# 创建一个小样本数据集
x <- c(1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6)
# 进行Shapiro-Wilk检验
shapiro.test(x)
```
输出结果为:
```
Shapiro-Wilk normality test
data: x
W = 0.94591, p-value = 0.6619
```
其中,W为Shapiro-Wilk统计量,p-value为检验的p值。如果p-value小于显著性水平(通常为0.05),则拒绝原假设,即数据不符合正态分布。
2. Anderson-Darling检验
Anderson-Darling检验也是一种小样本正态性检验方法,它的原假设是数据符合某个指定的分布(例如正态分布)。在R语言中,可以使用ad.test()函数进行Anderson-Darling检验。例如:
```R
# 创建一个小样本数据集
x <- c(1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6)
# 进行Anderson-Darling检验
library(nortest)
ad.test(x)
```
输出结果为:
```
Anderson-Darling normality test
data: x
A = 0.424, p-value = 0.7875
```
其中,A为Anderson-Darling统计量,p-value为检验的p值。如果p-value小于显著性水平(通常为0.05),则拒绝原假设,即数据不符合正态分布。
3. Kolmogorov-Smirnov检验
Kolmogorov-Smirnov检验也是一种小样本正态性检验方法,它的原假设是数据符合某个指定的分布(例如正态分布)。在R语言中,可以使用ks.test()函数进行Kolmogorov-Smirnov检验。例如:
```R
# 创建一个小样本数据集
x <- c(1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6)
# 进行Kolmogorov-Smirnov检验
ks.test(x, "pnorm", mean(x), sd(x))
```
输出结果为:
```
One-sample Kolmogorov-Smirnov test
data: x
D = 0.29289, p-value = 0.4642
alternative hypothesis: two-sided
```
其中,D为Kolmogorov-Smirnov统计量,p-value为检验的p值。如果p-value小于显著性水平(通常为0.05),则拒绝原假设,即数据不符合正态分布。