使用 qcc 包的 qcc.overdispersion.test 函数通过假设检验评估模型是否存在过度离散现象
假设检验在统计学中被广泛应用于判断样本数据是否支持某种假设。在质量控制和过程改进领域,假设检验可以帮助我们确定一个过程是否具有过度离散的特征。而 qcc 包是一个用于质量控制图的 R 语言包,其中包括了进行假设检验的函数。
在本文中,我们将重点介绍 qcc 包中的 qcc.overdispersion.test 函数,该函数用于评估模型是否存在过度离散现象。首先,我们需要安装和加载 qcc 包。
# 安装 qcc 包
install.packages("qcc")
# 加载 qcc 包
library(qcc)
接下来,我们需要准备一些数据来进行假设检验。我们假设有一个质量控制的数据集,其中包含了一系列样本的测量值。我们要验证的假设是:数据集中的测量值是否服从正态分布。
# 创建一个示例数据集
data <- c(9.2, 8.9, 10.5, 11.1, 9.8, 10.2, 10.3, 9.5, 10.9, 11.3)
# 进行过离散性检验
result <- qcc.overdispersion.test(data)
在上述代码中,我们使用了一个包含了10个测量值的示例数据集。然后,我们将数据集作为参数传递给 qcc.overdispersion.test 函数,并将结果保存在 result 变量中。
qcc.overdispersion.test 函数的