shapiro.test w值和p值

时间: 2023-04-30 17:05:06 浏览: 834

夏皮罗维尔克检验(Shapiro-Wilk test).docx

夏皮罗维尔克检验(Shapiro-Wilk test)是统计学领域中的一个常用检验方法，用于判断一组数据是否服从正态分布。该检验方法是根据数据的排序和均值来计算一个W统计量，然后根据W值来确定p值，从而判断数据是否服从正态分布。在夏皮罗维尔克检验中，需要首先对数据进行排序，然后计算每个数据点与均值的差的平方和，接着计算W统计量。W统计量的计算公式为W=B^2/SS，其中B为ai的加权和，ai为一组特定的常数，SS为每个数据点与均值的差的平方和。根据W值可以确定p值，从而判断数据是否服从正态分布。夏皮罗维尔克检验的python实现可以使用以下代码： ``` ai_dict = {3: [0.7071], 4: [0.6872, 0.1677], 5: [0.6646, 0.2413], 6: [0.6431, 0.2806, 0.0875], 7: [0.6233, 0.3031, 0.1401], 8: [0.6052, 0.3164, 0.1743, 0.0561], 9: [0.5888, 0.3244, 0.1976, 0.0947], 10: [0.5739, 0.3291, 0.2141, 0.1224, 0.0399], 11: [0.5601, 0.3315, 0.2260, 0.1429, 0.0595], 12: [0.5475, 0.3325, 0.2347, 0.1586, 0.0922, 0.0303], 13: [0.5359, 0.3325, 0.2412, 0.1707, 0.1099, 0.0539], 14: [0.5251, 0.3318, 0.2460, 0.1802, 0.1240, 0.0727, 0.0240], 15: [0.5150, 0.3306, 0.2495, 0.1878, 0.1353, 0.0880, 0.0433], 16: [0.5036, 0.3290, 0.2521, 0.1939, 0.1447, 0.1005, 0.0593, 0.0196], 17: [0.4968, 0.3273, 0.2540, 0.1988, 0.1524, 0.1109, 0.0725, 0.0359], 18: [0.4886, 0.3253, 0.2553, 0.2027, 0.1587, 0.1197, 0.0837, 0.0496, 0.0163], 19: [0.4808, 0.3232, 0.2561, 0.2059, 0.1641, 0.1271, 0.0932, 0.0612, 0.0303], 20: [0.4734, 0.3211, 0.2565, 0.2085, 0.1686, 0.1334, 0.1013, 0.0711, 0.0422, 0.0140]} p_list = [0.01, 0.02, 0.05, 0.1, 0.5, 0.9, 0.95, 0.98, 0.99] n_list = [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20] w_list = [[0.753, 0.756, 0.767, 0.789, 0.959, 0.998, 0.999, 1, 1], [0.687, 0.707, 0.748, 0.792, 0.935, 0.987, 0.992, 0.996, 0.997], [0.686, 0.715, 0.762, 0.806, 0.927, 0.979, 0.986, 0.991, 0.993], ... ``` 在实际应用中，夏皮罗维尔克检验可以用于判断数据是否服从正态分布，如果p值大于0.5，则认为数据服从正态分布，否则认为数据不服从正态分布。夏皮罗维尔克检验是一种常用的统计学方法，用于判断数据是否服从正态分布。它可以广泛应用于科学研究、工程设计、金融分析等领域。

b'shapiro.test值和p值'是一个统计学测试的结果，它用于评估一个样本是否来自于正态分布。shapiro.test值是shapiro.test函数计算得出的统计值，p值是检验的显著性水平，判断是否拒绝零假设（即样本来自于正态分布）。

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shapiro.test w值和p值

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