1、W检验(Shapiro–Wilk (夏皮罗–威克尔 ) W统计量检验) 检验数据是否符合正态分布,R函数:shapiro.test(). 结果含义:当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时,则认为 样本不是来自正态分布的总体,否则则承认样本来自正态分布的总体。 2、K检验(经验分布的Kolmogorov-Smirnov检验) R函数:ks.test(),如果P值...
R语言的各种检验 R语言的各种检验 1、W检验(Shapiro–Wilk (夏皮罗–威克尔) W统计量检验) 检验数据是否符合正态分布,R函数:shapiro.test(). 结果含义:当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时,则认为样本不是来自正态分布的总体,否则则承认样本来自正态分布的总体。 2、K检验(经验分布的Kolmogorov-Smirnov检验...
1、W检验(Shapiro–Wilk (夏皮罗–威克尔 ) W统计量检验) 检验数据是否符合正态分布,R函数:shapiro.test(). 结果含义:当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时,则认为 样本不是来自正态分布的总体,否则则承认样本来自正态分布的总体。 2、K检验(经验分布的Kolmogorov-Smirnov检验) R函数:ks.test(),如果P值...
如在R中生成100个符合正态性的数据,均数为1,标准擦为0.2,并使用W检验进行正态性检验。 > mydata<-rnorm(100,1,0.2) > shapiro.test(mydata) Shapiro-Wilk normality test data: mydata W = 0.98491,p-value= 0.3127 P=0.3127>0.05,说明数据的确符合正态性。 2.2 K-S检验 在样本量较大的时候我们可以...
W = 0.78881, p-value = 0.006704 分析p-value,由于原假设H0假定数据和正态分布没有差异,p<0.05表示数据不符合正态分布。 --- K-S检验 📈 Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验)是另一种常用的正态性检验方法。它通过比较数据的经验分布函数与理论分布函数来检验数据的正态性。在R语言中,可以使用ks.test函数来...
#K-W检验 kruskal.test(mpg~cyl,data = mtcars) ## ## Kruskal-Wallis rank sum test ## ## data: mpg by cyl ## Kruskal-Wallis chi-squared = 25.746, df = 2, p-value = 2.566e-06 boxplot(mpg~cyl,data = mtcars) img 好了,今天的R语言实现统计方法系列推文暂时告一段落,我们下次再见吧!
#K-W检验 kruskal.test(mpg~cyl,data = mtcars) ## ## Kruskal-Wallis rank sum test ## ## data: mpg by cyl ## Kruskal-Wallis chi-squared = 25.746, df = 2, p-value = 2.566e-06 boxplot(mpg~cyl,data=mtcars) image.png 好了,今天的R语言实现统计方法系列推文暂时告一段落,我们下次再见吧...
W-W游程检验: 用来检验两独立样本来自的两总体的分布是否存在显著差异。通过分析游程的大小和数量实现游程检验,从而判断两组样本在混合序列中的排列是否为随机的。若两组样本在混合序列中的排列是随机的,则两组样本之间没有显著性差异。 极端反应检验:
1. **W检验（Shapiro-Wilk检验）**：检验数据是否符合正态分布，使用函数 `shapiro.test()`。结果：若p值小于显著性水平（如0.05），则认为样本非正态分布。2. **K检验（Kolmogorov-Smirnov检验）**：使用 `ks.test()` 函数，若p值极小，表示拒绝原假设，数据不符合指定分布。3. **相关性...
R语言的各种检验 1、W检验(Shapiro–Wilk(夏皮罗–威克尔)W统计量检验) 检验数据是否符合正态分布,R函数:shapiro.test(). 结果含义:当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时,则认为样 本不是来自正态分布的总体,否则则承认样本来自正态分布的总体。 2、K检验(经验分布的Kolmogorov-Smirnov检验) R函数:ks.test...