在R语言中,可以使用一些统计方法和图形检验来判断数据是否符合正态分布。以下是几种常用的方法: Shapiro-Wilk检验:使用shapiro.test()函数可以进行Shapiro-Wilk正态性检验。函数的输入参数是待检验的数据向量。如果p值小于设定的显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝原假设,即数据不符合正态分布。 示例代码: data <- ...
可见都符合正态分布。
若已知一组测量数据的总体标准偏差σ,要检验该组数据是否符合正态分布,则应当用哪种方法检验?A、t检验B、μ检验C、F检验D、Q检验搜索 题目 若已知一组测量数据的总体标准偏差σ,要检验该组数据是否符合正态分布,则应当用哪种方法检验? A、t检验 B、μ检验 C、F检验 D、Q检验 答案 解析...
已知食品包重服从正态分布,要求:(1) 确定该种食品平均重量95%的置信区间.(2) 如果规定食品重量低于100克属于不合格,确定该批食品合格率95%的置信区间.(3) 采用假设检验方法检验该批食品的重量是否符合标准要求?(写出检验的具体步骤).(注:)2.某水产品加工公司1996——1999年产品加工价值(单位...
R检验数据是否符合正态分布 正态分布又叫高斯分布,很多统计学的理论都是假设所用的数据符合正态分布。所以在研究数据时,首先要看数据是否符合正态分布。 首先,R中很多安装包中有自带的数据集,所以在使用某个数据前先看它是在哪个包中。具体可以参考 R各个包里面的数据
正态分布又叫高斯分布,很多统计学的理论都是假设所用的数据符合正态分布。所以在研究数据时,首先要看数据是否符合正态分布。 首先,R中很多安装包中有自带的数据集,所以在使用某个数据前先看它是在哪个包中。具体可以参考R各个包里面的数据集列表. 这次主要用MASS包中的crabs数据 ...