Shapiro-Wilk检验 用来检验是否数据符合正态分布 ，类似于线性回归的方法一样，是检验其于回归曲线的残差。该方法作者推荐在样本量很小的时候使用，比如N<20。但是也有作者推荐在大数据集上使用。该作者将这种修改后的方法运用在R语言的stats包中的 shapiro.test 函数中。为排序后的样本数据， 为待估常量，假设样本
一、Shapiro-Wilk检验(W检验) 适合在样本量8≤n≤50时使用。 W检验是建立在次序统计量的基础上,对n个独立观测值按非降排序,记为 ,检验统计量: 当总体分布为正态分布时,W值应该接近于1。 用函数shapiro.test()实现,基本格式为: shapiro。test(x) ...
# QQ图qqPlot(残差, main = "QQ图")# Durbin-Watson检验durbinWatsonTest(初始模型)lag Autocorrelation D-W Statistic p-value 1 -0.01140438 2.01731 0.884 Alternative hypothesis: rho != 0 【共线性检验】使用VIF检测共线性问题，并根据结果选择合适的字段。vif_values <- vif(初始模型)pri...
bartlett.test(yield ~ W, data = df)bartlett.test(yield ~ N, data = df)```经过Bartlett检验，我们的数据显示出满足方差齐性的假设，因此，我们现在可以进行双因素方差分析了。▣ 模型建立与结果 接下来，我们将进行双因素方差分析。首先，在R语言中，我们可以使用aov()函数来进行这一分析。使用aov()函数...
在R语言中，我们可以使用wilcox.test函数来进行秩和检验，这是一种非参数方法，用于分析两组数据的均值是否存在显著差异。通过设置correct参数为FALSE，我们可以选择不进行连续性校正。假设检验是对给定假设有效性的统计推断过程，通过分析样本数据来推断总体参数。假设检验是统计学中的一种重要概念，旨在确定给定假设的有效...
莫兰指数(Moran's I)是一种常用于空间数据分析的统计指标,用于衡量空间自相关性的程度。它被用来检验空间数据中是否存在空间聚集或者空间分散的趋势。 莫兰指数的计算涉及到数据点之间的空间位置以及它们之…
W=0.97353,p-value=0.6776 由于原假设H0假定数据和正态分布没有差异,p显著大于0.05,不能否定原假设,说明可认为数据符合正态分布。 K-S检验 ks.test(x,y,alternative=c("two.sided","less","greater"),exact=NULL) >ks.test(grades,"pnorm")One-sample Kolmogorov-Smirnov test ...
r复制代码char_var <- c("A", "B", "A") factor_var <- factor(char_var) print(factor_var) # 输出：Factor w/ 2 levels "A","B": 1 2 1 解决常见问题 数据导入后的类型不匹配 在导入数据时（如使用read.csv()或read.table()），R可能会根据数据的前几行自动推断数据类型。如果推断不...
1.1 S-W检验 夏皮洛-威尔克检验(Shapiro—Wilk test),简称S-W检验,用来检验是否数据符合正态分布,类似于线性回归的方法一样,是检验其于回归曲线的残差。该方法作者推荐在样本量很小的时候使用,比如N < 20 (现常用于N < 50) x<-c(148 ,154, 158, 160, 161, 162, 166, 170, 182, 195, 236) ...
4442.0452.1452.8442.9449.8452.4458.5442.7447.9450.5448.3451.4449.7446.7441.7455.6442.9451.3452.9457.2448.5444.5443.1442.3439.6446.5447.2445.8449.4441.6444.7441.4 xt/2 sn ,xt/2 sn w=scan("D:/booktj1/data/noodle.txt");hist(w,10)