Shapiro-Wilk正态性检验的备择假设是什么
时间: 2024-03-04 22:53:50 浏览: 26
Shapiro-Wilk正态性检验的原假设是:样本数据符合正态分布。备择假设是:样本数据不符合正态分布。在进行Shapiro-Wilk正态性检验时,我们通常关注得到的p值,如果p值小于或等于显著性水平(通常是0.05),则我们可以拒绝原假设,即认为样本数据不符合正态分布。如果p值大于显著性水平,则我们不能拒绝原假设,即认为样本数据符合正态分布。
相关问题
Shapiro-Wilk正态性检验和Kolmogorov-Smirnov正态性检验
Shapiro-Wilk正态性检验和Kolmogorov-Smirnov正态性检验是用来检验数据是否服从正态分布的两种常见方法。
Shapiro-Wilk正态性检验是一种基于样本数据进行推断的统计检验方法。它的原假设是数据来自一个正态分布的总体。该检验通过计算统计量W来评估数据与正态分布的拟合程度。如果数据与正态分布拟合良好,那么W的值会接近于1。如果W的值显著小于1,那么我们可以拒绝原假设,即数据不服从正态分布。
Kolmogorov-Smirnov正态性检验是一种基于经验分布函数进行推断的统计检验方法。它的原假设也是数据来自一个正态分布的总体。该检验通过计算统计量D来评估数据与正态分布的拟合程度。D的值表示经验分布函数与理论正态分布函数之间的最大差异。如果D的值显著大于临界值,那么我们可以拒绝原假设,即数据不服从正态分布。
这两种检验方法都可以用来判断数据是否服从正态分布,选择哪一种方法主要取决于数据的特点和具体应用场景。需要注意的是,这些检验方法仅仅是判断数据是否服从正态分布,并不能确定数据的分布类型。
Shapiro-Wilk 正态性检验结论
Shapiro-Wilk 正态性检验是用来检验一个样本是否来自于正态分布的检验方法。其假设检验的零假设为“样本来自于正态分布”,备择假设为“样本不来自于正态分布”。如果 p 值小于显著性水平(通常取 0.05),则拒绝零假设,认为样本不来自于正态分布。如果 p 值大于显著性水平,则无法拒绝零假设,认为样本来自于正态分布。
因此,Shapiro-Wilk 正态性检验的结论取决于样本数据是否符合正态分布,如果符合正态分布,则接受零假设,否则拒绝零假设。
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