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。
# 生成一组随机数据,假设它们来自正态分布set.seed(123)data<-rnorm(100)# 进行Shapiro-Wilk检验shapiro_test<-shapiro.test(data)# 输出检验结果print(shapiro_test) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 运行以上代码,可以得到如下的输出: Shapiro-Wilk normality test data: data W = 0.99671, p-value ...
R自身包含var.test和bartlett.test方差齐性检验,分别对应两组和多组数据。在car包中有levene.test(也是SPSS的默认方差齐性检验方法)。在此选用了levene.test(),也就是新版本中的leveneTest()。 AI检测代码解析 > leveneTest(y = y, group=group) Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median...
尽管他还指出R的数据大小限制对此有所保护: Luckily shapiro.test protects the user from the above described effect by limiting the data size to 5000. 如果NULL假设相反,则意味着样本不是来自正态分布,并且p值<0.05,那么您得出的结论是,这些样本并非来自正态分布非常罕见(拒绝)。 NULL假设)。粗略地解释为:...
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,...
导入必要的R包:在进行shapiro检验之前,需要导入stats包。 运行shapiro.test()函数:使用shapiro.test()函数进行shapiro检验,将待检验的变量作为参数传入该函数。 结果解读: p-value:shapiro.test()函数返回的结果中,p-value表示检验的显著性水平。如果p-value小于设定的显著性水平(通常为0.05),则拒绝零假设,即变量不...
> shapiro.test(x) Shapiro-Wilk normality test data: x W = 0.80484, p-value = 0.001021 结果分析:W = 0.80484, p值 = 0.001021<0.05,说明数据不服从正态总体。 发布于 2019-04-06 22:43 内容所属专栏 统计分析与R 用统计思想理解数据,用R程序处理数据。
R中多变量Shapiro-Wilk正态检验的循环是指在R语言中使用循环结构来进行多个变量的Shapiro-Wilk正态性检验。 Shapiro-Wilk正态检验是一种常用的统计方法,用于检验数据是否符合正态分布。在R语言中,可以使用shapiro.test()函数来进行Shapiro-Wilk正态检验。该函数的参数为待检验的数据向量。
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 ...
R语言中的Shapiro-Wilk检验shapiro.test(x)该函数只有一个参数即数据集x。x可以是数值型向量,允许存在NA,但是非丢失数据需要在3-5000内。例1:11个随机抽取的样本的体重数据为:148 154 158 160 161 162 166 170 182 195 236> k<-c(148 ,154, 158, 160, 161, 162, 166, 170, 182, 195, 236)> ...