R语言Shapiro-Wilk正态检验完整代码
时间: 2023-10-23 09:07:12 浏览: 63
下面是R语言中进行Shapiro-Wilk正态性检验的完整代码:
```R
# 生成一个随机的正态分布样本数据
data <- rnorm(100)
# 进行Shapiro-Wilk正态性检验
result <- shapiro.test(data)
# 输出检验结果
print(result)
# 判断是否符合正态分布
if(result$p.value > 0.05){
print('样本数据可能符合正态分布')
} else {
print('样本数据不符合正态分布')
}
```
在这个代码中,首先通过`rnorm()`函数生成一个随机的正态分布样本数据。然后使用`shapiro.test()`函数进行Shapiro-Wilk正态性检验,并将结果保存在`result`变量中。最后根据检验结果中的p-value判断样本数据是否符合正态分布。如果p-value大于0.05,则认为样本数据可能符合正态分布;否则认为样本数据不符合正态分布。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python实现Shapiro-Wilk正态性检验](https://blog.csdn.net/qq_37934722/article/details/130468658)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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