也就是说,shapiro.test需要一个数字 vector 作为输入,它对应于您要测试的样本,并且它是唯一需要的输入。由于具有data.frame,因此必须将所需的列作为输入传递给函数,如下所示: > shapiro.test(heisenberg$HWWIchg) # Shapiro-Wilk normality test # data: heisenberg$HWWIchg # W = 0.9001, p-value = 0.2528 ...
shapiro.test是R语言中用于进行Shapiro-Wilk正态性检验的函数。Shapiro-Wilk检验是一种常用的正态性检验方法,用于检查一个样本是否来自于正态分布。 函数的基本用法如下: shapiro.test 其中: •x是要进行正态性检验的样本数据。 shapiro.test返回一个包含正态性检验结果的统计对象。结果中包括统计量W和p-value,...
R语言 shapiro.test 位于stats 包(package)。 说明 执行Shapiro-Wilk 正态性测试。 用法 shapiro.test(x) 参数 x 数据值的数值向量。允许存在缺失值,但非缺失值的数量必须在 3 到 5000 之间。 值 类"htest" 的列表包含以下组件: statistic Shapiro-Wilk 统计数据的值。 p.value 检验的近似 p 值。
dt$毒性 <- as.numeric(factor(dt$毒性)) #定性资料转变成因后再转成可以计算的数字 # 进行检验计算p值和zscore pvalue <- wilcox.test(毒性 ~ 分组, data = dt)$p.value zscore <- qnorm(pvalue/2) # 默认wilcox双尾检验所以要除以2,如果你wilcox做的是单尾检验,这里不用除以2 print(zscore) 1...
One Sample t-test data: precipitation t = -0.35636, df = 9, p-value = 0.3649 alternative hypothesis: true mean is less than 400 95 percent confidence interval: -Inf 407.0447 sample estimates: mean of x 398.3 1. 2. 3. 4. 5.
Test 05 #(华为机试练习)1. 题目描述 数据表记录包含表索引和数值,请对表索引相同的记录进行合并,即将相同索引的数值进行求和运算,输出按照key值升序进行输出。 - 输入描述:先输入键值对的个数,然后输入成对的index和value值,以空格隔开 - 输出描述:输出合并后的键值对(多行) - 示例1 输入 4 0 1 0 2 1...
利用shapiro.test()函数对小样本数据(3~5000)做正态分布检验。原假设数据服从正态分布,当伴随概率P值大于0.05时,认为数据服从正态分布。 shapiro.test(employee$salary) Shapiro-Wilk normality test data: employee$salary W = 0.77061, p-value < 2.2e-16 ...
柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验(Kolmogorov-Smirnov test),简称K-S检验; 夏皮洛-威尔克检验(Shapiro—Wilk test),简称S-W检验。 但是,很多时候这两种方法得到的检验结果大体相同,这让很多人都忽视了两种检验方法的区别。为了使得出的分析结论更科学、更有说服力,跟着小编一起看下去吧。
p-value:假设检验的 p-value。 这是一个假设检验,两个假设如下: Ho(Accepted):样本来自正态分布。(Po>0.05) Ha(Rejected):样本不属于正态分布。 示例1:Python 中正态分布样本的 Shapiro-Wilk 检验 在本例中,我们将简单地使用 scipy.stats 库中的 shapiro() 函数对 python 中包含 500 个数据点的随机生成...
shapiro.test(x1) # Apply shapiro.test function # Shapiro-Wilk normality test # # data: x1 # W = 0.98862, p-value = 0.5548Have a look at the previous RStudio console output of the shapiro.test function: As you can see, the p-value is larger than 0.05 meaning that our input data ...