其中,KS检验和SW检验都是检验正态性的方法,一般来说,大样本量看KS,小样本量看SW检验。具体大样本小样本的分界线,有说50,有说2000,暂时没有找到比较确信的说法。一般来说应该看SW结果就可以了。当Sig >0.5 时,服从原假设,即数据正态分布。 SPSS 规定:当样本含量3 ≤n ≤5000 时,结果以Shapiro - Wilk (...
SW检验(样本数小于5000),KS检验(样本数大于5000) 如果残差不符合正态分布,最有效的方法是对因变量Y取自然对数 同方差性检验:BP检验和white检验 white检验的精确度更高,缺点是消耗大量自由度,所以white检验只适用于样本量足够大的时候 如果残差出现异方差性:第一种方法依然是对因变量Y取自然对数;如果无效,则第二...
sw[i] <- sqrt(((n1-1)*s1[i]^2+(n2-1)*s2[i]^2)/(n1+n2-2)) d2[i] <- (((xhat[i])-yhat[i]) - (u1-u2)) / (sw[i]*sqrt((1/n1+1/n2))) d3[i] <- (s1[i]^2/sig1^2) / (s2[i]^2/sig2^2) d4[i] <- (n2*sig2^2*sum((x-u1)^2)) / (n1*sig1^...
过一段时间我会在数据预处理的板块中把这一块补上。 如果需要严格考察数据的正态性的话,还需要做一下sw检验或ks检验,其中sw检验要求样本大小必须在3和5000之间,ks检验的问题在于会报错:“Kolmogorov - Smirnov检验里不应该有连结”,解决的方法是加入一点噪声。 shapiro...
=0.366>0.05,呈二元正态分布;B组多元正态分布SW检验W=0.861,P=0.122>0.05,呈二元正态分布。 mvn {MVN} mvn(data, subset = NULL, mvnTest = c(“mardia”, “hz”, “royston”, “dh”, “energy”), covariance = TRUE, tol = 1e-25, alpha = 0.5, scale = FALSE, desc = TRUE, transform...
=0.366>0.05,呈二元正态分布;B组多元正态分布SW检验W=0.861,P=0.122>0.05,呈二元正态分布【解读参见留言】。 附完整语句命令【命令有重复,参见留言】: setwd("D:/Temp") library(foreign) multivnorm <- read.dta("Multivariate.dta") library(foreign) ...
#SW法进行两组数据的正态性检验 tapply(e3$time,e1$group,shapiro.test) #分别绘制两组小鼠的直方图 par(mfrow = c(1, 2)) #两幅子图在同一行显示 hist(e3$time[e3$group==1], col = "blue", border = "pink",xlab = "生存时间(日)", ...
模型检验 正态性检验 根据理论分析,可以将随机干扰项的正态性检验转化为对残差的正态性检验。利用stats包中的shapiro.test函数可以进行SW检验 线性检验 一般用绘制残差图的方式考察线性模型是否合适。如果线性不适合,需要引入二次项和交互项,在R中一般用I(x^2)表示引入x ^ 2以及x和x^2的交互项 ...
具体SPSS方法可见Day 2-1 正态性检验一讲。结果分析如下:经SW检验,结果为:局部加热组P=0.063,空白对照组体重P=0.028,两组数据正态性不全符合(直方图显示偏态严重),秩和检验方法是更合适的方法。很多人问郑老师,不是有一组P>0.05吗?怎么用秩和?这个问题可以发送“1003”到公众号,可以获取更多本课程的答疑。
s-rnorm(1000)#产生样本shapiro.test(s) 检验结果: shapiro.test(s)Shapiro-Wilknormalitytestdata:sW=0.9987,p-value=0.6716 shapiro.test函数输出一个p值,照惯例,p0.05说明总体不太可能是正太分布,否则不能提供这么个证据,也就是说这个检验比较保守,倾向于错误的过分证明正态性。