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。
上述代码中,我们使用rnorm()函数生成了100个服从正态分布的随机数,并存储在名为data的变量中。然后,我们使用shapiro.test()函数对data进行正态性检验,并将结果存储在名为result的变量中。最后,我们使用print()函数打印出检验结果。 运行上述代码,我们可以得到如下的检验结果: Shapiro-Wilk normality test data: data...
# 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。 对于多个变量的情况,可以使用...
2. Shapiro–Wilk正态性检验的R实现： R语言函数：在R语言中，可以使用shapiro.test函数进行Shapiro–Wilk正态性检验。 函数用法：shapiro.test，其中x为待检验的样本数据。 函数输出：函数将返回W值和p值。W值为检验统计量，p值为对应的概率值。根据p值与设定的显著性水平进行比较，可以判断是否拒绝...
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,...
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。该检验原假设为H0:数据集符合正态分布,统计量W为:R语言 Shapiro-Wilk检验R语言 Shapiro-Wilk检验为排序后的样本数据,R语言 Shapiro-Wilk检验为待估常量,假设样本数据确实符合一个未知均值R语言 Shapiro-Wilk检验、标准差R语言 Shapiro-Wilk检验...
在R语言中,可以通过调用stats包中的shapiro.test()函数来执行Shapiro-Wilk检验。该函数需要传入样本数据作为参数,并返回W统计量、P值以及检验结果的描述性信息。用户可以根据这些信息来判断数据是否服从正态分布,并据此进行后续的统计分析。 综上所述,Shapiro-Wilk检验是一种基于样本数据的顺序统计量与其理论上的正态分...
在R语言中,函数shapiro.test()提供W统计量和相应的p值,当p值小于某个显著性水平(比如0.05)时,则认为样本不是来自正态分布的总体;否则认为样本是来自正态分布的总体...《统计建模与R软件》薛毅 第3章数据描述性分析 3.2数据的分布3.2.2 直方图、经验分布图与QQ图1. 直方图 直方图(histogram),将数据取值的范围...
Jupyter中R语言中的shapiro.test（x）方法的作用是什么？Jupyter中R语言中的shapiro.test（x）方法的作用...