Shapiro-Wilk检验是一种较为常用的正态分布检验方法,适用于样本容量较小的情况。在R语言中,可以使用shapiro.test()函数进行Shapiro-Wilk检验。该函数的输入参数为一个数值型向量,表示待检验的数据样本。下面是一个示例代码: ```R # 生成满足正态分布的随机数据 set.seed(123) x <- rnorm(100) # 进行Shapiro...
正态分布和方差齐性检验代码如下: getwd()#获取当前工作路径setwd("D:/xxxxxxx/xxxxx")#把RStudio的工作路径改为自己准备处理数据文件所在的工作路径(文件所在位置)。mydata<-read.csv("xxxxx.csv")#建议大家把数据保存为.csv(UTF-8逗号分隔)格式。shapiro.test(mydata$指标)#正态性检验;指标为csv数据中的指...
正态分布t分布GED偏t分布SGEDc0.000264( 0.21277)0.000342 ( 0.077829)0.000342 (0.040020)0.000299(0.161218)0.000230 (0.587094)0.000001 ( 0.14473)0.000001 ( 0.257057)0.000001(0.441759)0.000001(0.259532)0.000001(0.456113)0.048706( 0.00000) ***0.054123 ( 0.000001) ***0.050726 (0.002247) ***0.053698(0.000001) ...
222,362,168, 250,149,260, 485,170 用r语言代码分析(t检验)假设猪的体重(斤)为X服从正态分布,X~N(μ,a2),μ,a2均未知。现测得16头猪的体重如下: 问是否有理由认为这批猪体重的平均值为225斤? 222,362,168, 250,149,260, 485,170 159, 280, 101, 212,224,379,179,264, 用r语言代码...
重复测量方差分析 R语言代码 正态分布 方差齐性 球形检验,第四部分的卡方检验是研究类别变量之间的关系,而这一部分的方差分析则是研究类别型自变量与数值型因变量之间的关系,它在形式上是比较多个总体的均值是否相等。从形式上看,方差分析与之前的t检验或z检验区别不大
概率分布总结及正态分布检验&K-S检验用法由f分布引发的故事概率分布用法总结正态分布K-S检验K-S检验使用场合K-S检验理论K-S检验在python中用法K-S检验在spss中用法总结 由f分布引发的故事昨天晚上臭汪汪说考考我最近学了啥,随便翻了翻, 问:F分布是干嘛的答:两个卡方分布的比服从的分布,F分布是建立在卡方分...
由表可知,收益率序列 的最小值为-0.03517,最大值为0.03348,平均值为0.0001963,标准差为0.008163353。偏度为-0.4018462,表现为右偏。峰度为2.169439,该分布比正态分布更陡峭。 1、正态性检验 对指数的日收益率序列进行正态性检验。检验方法采用Jarque-Bera统计量。检验结果显示Jarque-Bera统计量为261.3839,P值接近0,...
由表可知,收益率序列 的最小值为-0.03517,最大值为0.03348,平均值为0.0001963,标准差为0.008163353。偏度为-0.4018462,表现为右偏。峰度为2.169439,该分布比正态分布更陡峭。 1、正态性检验 对指数的日收益率序列进行正态性检验。检验方法采用Jarque-Bera统计量。检验结果显示Jarque-Bera统计量为261.3839,P值接近0,...
由表可知,收益率序列 的最小值为-0.03517,最大值为0.03348,平均值为0.0001963,标准差为0.008163353。偏度为-0.4018462,表现为右偏。峰度为2.169439,该分布比正态分布更陡峭。 1、正态性检验 对指数的日收益率序列进行正态性检验。检验方法采用Jarque-Bera统计量。检验结果显示Jarque-Bera统计量为261.3839,P值接近0,...