R怎么对超过5000的变量作正态性检验
时间: 2023-08-05 18:09:58 浏览: 263
当变量数量很大时,可以使用循环语句来进行批量的正态性检验。下面是一个示例代码,假设有一个数据框df,其中包含超过5000个变量:
```r
# 生成一个数据框,包含5000个变量
set.seed(123)
df <- data.frame(replicate(5000, rnorm(100)))
# 批量进行Shapiro-Wilk检验
p_values <- rep(NA, ncol(df))
for (i in 1:ncol(df)) {
p_values[i] <- shapiro.test(df[,i])$p.value
}
# 统计不服从正态分布的变量数量
sum(p_values < 0.05)
```
首先,使用replicate函数生成一个包含5000个变量的数据框df。然后,使用循环语句对每个变量进行Shapiro-Wilk检验,并将p-value存储在p_values向量中。最后,统计不服从正态分布的变量数量,可以使用sum函数和逻辑向量进行计算。
相关问题
R怎么对超过5000样本的变量作正态性检验
当样本数量很大时,可以使用抽样的方法来进行正态性检验。下面是一个示例代码,假设有一个数据框df,其中包含一个超过5000行的变量:
```r
# 生成一个包含5000行的变量
set.seed(123)
x <- rnorm(5000)
# 抽样100个样本进行Shapiro-Wilk检验
p_values <- rep(NA, 100)
for (i in 1:100) {
sample_x <- sample(x, 100)
p_values[i] <- shapiro.test(sample_x)$p.value
}
# 统计不服从正态分布的样本数量
sum(p_values < 0.05)
```
首先,使用rnorm函数生成一个包含5000个样本的变量x。然后,使用循环语句抽样100个样本进行Shapiro-Wilk检验,并将p-value存储在p_values向量中。最后,统计不服从正态分布的样本数量,可以使用sum函数和逻辑向量进行计算。需要注意的是,抽样的样本数量和重复次数需要根据实际情况进行调整,以获得可靠的正态性检验结果。
R语言,二元数据正态性检验的pp图,qq图代码
以下是在R语言中进行二元数据正态性检验的pp图和qq图的代码示例:
``` r
# 生成二元数据
data <- data.frame(var1 = rnorm(100), var2 = rexp(100))
# 绘制pp图
library(car)
pp <- ppr(data)
plot(pp)
# 绘制qq图
qqnorm(data$var1)
qqline(data$var1)
qqnorm(data$var2)
qqline(data$var2)
```
在上述代码中,我们首先使用`data.frame()`函数生成了一个包含两个变量的数据框,然后使用`car`包中的`ppr()`函数生成了pp图,并使用`plot()`函数进行绘制。接着,我们使用`qqnorm()`函数绘制了两个变量的qq图,并使用`qqline()`函数添加了一条参考线。