检验配件的零件长度是否服从正态分布;(注:推荐使用Shapiro-Wilk W test) (2)在0.05的显著性水平下,检验该供货商配件的零件长度是否符合要求(注:该检验的原假设是零件长度符合要求)。
时间: 2024-01-29 22:04:15 浏览: 22
针对您的问题,我可以给出如下解答:
1. 检验配件的零件长度是否服从正态分布,可以使用Shapiro-Wilk W test。该检验的原假设是零件长度服从正态分布。
2. 在0.05的显著性水平下,检验该供货商配件的零件长度是否符合要求,可以使用单样本t检验。该检验的原假设是零件长度符合要求。
需要注意的是,在进行假设检验时,需要先确定检验的假设、显著性水平和检验方法,然后根据样本数据计算出检验统计量,并根据统计量和显著性水平判断是否拒绝原假设。
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matlab shapiro-wilk w-test
Shapiro-Wilk W检验是一种用于检验数据是否服从正态分布的统计检验方法。该方法在matlab中可以使用shapiro_test函数来实现。
在matlab中使用shapiro_test函数进行Shapiro-Wilk W检验的操作步骤如下:
1. 首先,将需要进行检验的数据存储在一个向量或矩阵中。
2. 接下来,使用shapiro_test函数对数据进行检验。代码示例如下:
```matlab
p = shapiro_test(data)
```
其中,data为要进行正态性检验的数据向量或矩阵。p为检验结果的p值,用于判断数据是否服从正态分布。
3. 最后,根据p值的大小来判断数据是否服从正态分布。通常情况下,若p值小于显著性水平(通常取0.05),则可以拒绝原假设,即数据不服从正态分布;若p值大于显著性水平,则接受原假设,即数据服从正态分布。
需要注意的是,Shapiro-Wilk W检验的前提是样本量较小(一般不超过50),如果样本量过大,可能会导致检验结果失效。此外,该检验方法对非正态分布的数据有一定的健壮性,但如果数据明显违背正态分布的假设,则建议使用其他非参数检验方法。
python 如何进行Kolmogorov-Smirnov、Shapiro-Wilk test
关于Kolmogorov-Smirnov和Shapiro-Wilk检验,Python中有多种实现方式,其中常用的是使用SciPy库中的stats模块。具体步骤如下:
1. 导入所需的库:
```
from scipy import stats
import numpy as np
```
2. 生成两个样本数据:
```
sample1 = np.random.normal(0, 1, 100) # 生成正态分布的样本1
sample2 = np.random.normal(0.5, 1, 100) # 生成正态分布的样本2
```
3. 进行Kolmogorov-Smirnov检验:
```
result_KS = stats.ks_2samp(sample1, sample2)
print(result_KS)
```
输出结果类似于:
```
KstestResult(statistic=0.2, pvalue=0.4476961402252836)
```
4. 进行Shapiro-Wilk检验:
```
result_SW1 = stats.shapiro(sample1)
print(result_SW1)
result_SW2 = stats.shapiro(sample2)
print(result_SW2)
```
输出结果类似于:
```
ShapiroResult(statistic=0.99470245885849, pvalue=0.9380324487686157)
ShapiroResult(statistic=0.9950301051139832, pvalue=0.9749659304618835)
```
若Shapiro-Wilk检验的p-value低于设定的显著性水平,则拒绝原假设(即拒绝样本数据符合正态分布的假设)。在上述结果中,可以发现两个样本p-value均大于0.05,因此无法拒绝原假设,即两个样本数据均符合正态分布的假设。