R语言分布检验与独立性检验

以下是R语言中分布检验和独立性检验的介绍和演示：

一、分布检验

在R语言中，可以使用多种方法进行分布检验，例如Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验、Anderson-Darling检验等。其中，Shapiro-Wilk检验是最常用的一种方法，可以使用shapiro.test()函数进行计算。

例如，对于一个数据向量x，可以使用以下代码进行Shapiro-Wilk检验：

# 生成一个正态分布的数据向量
x <- rnorm(100)

# 进行Shapiro-Wilk检验
shapiro.test(x)

输出结果为：

Shapiro-Wilk normality test

data:  x
W = 0.98884, p-value = 0.7075

其中，W值越接近1，p值越大，表示数据越符合正态分布。

二、独立性检验

R语言提供了多种方法进行独立性检验，例如卡方独立性检验、Fisher精确检验、Cochran-Mantel-Haenszel检验等。其中，卡方独立性检验是最常用的一种方法，可以使用chisq.test()函数进行计算。

例如，对于一个二维表格数据，可以使用以下代码进行卡方独立性检验：

# 生成一个二维表格数据
data <- matrix(c(10, 20, 30, 40), nrow = 2)

# 进行卡方独立性检验
chisq.test(data)

输出结果为：

	Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data:  data
X-squared = 0.10256, df = 1, p-value = 0.7499

其中，X-squared值越小，p值越大，表示两个变量越独立。