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...
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: 159, 280, 101, 212,224,379,179,264, 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...
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) ...
判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验。方法一 概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度,R代码如下: 1. norm_expression <- function(x) (1/sqrt(2*pi))*exp(-0.5*x^2) 2. #curve(norm_expression, -4, 4, col="red") ? 判断一样本所代表的背景总体...
答:两个卡方分布的比服从的分布,F分布是建立在卡方分布的基础上,卡方分布建立在正态分布基础上。 指定f值有对应的p值,指定P值也有对应f值。 在涉及两个总体的方差比的参数估计和假设检验都会用到它。 概率分布用法总结 此汪并不懂统计学,6年前学的概率论早已还给老师。
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,...