用R语言写收益率正态分布检验
时间: 2023-06-27 21:02:11 浏览: 83
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:
```r
# 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:
```r
# 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。
相关问题
用R语言写收益率正态分布检验中的prob的数值
在R语言中,可以使用`pnorm()`函数来计算正态分布累积分布函数的值,进而计算收益率的概率。假设我们有一组收益率数据`return_data`,其均值为`mean`,标准差为`sd`,我们可以用以下代码计算出收益率大于某个值`x`的概率:
```
x <- 0.05 # 假设要计算收益率大于0.05的概率
p <- 1 - pnorm(x, mean = mean(return_data), sd = sd(return_data))
```
其中`pnorm()`函数的第一个参数是要计算的值,第二个参数是正态分布的均值,第三个参数是正态分布的标准差。由于我们要计算的是大于某个值的概率,所以还需要将计算出来的概率值减去1。最终结果保存在变量`p`中。
r语言小数据量正态分布检验
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。
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