R语言中正态性检验的方法

最新推荐文章于 2025-06-28 21:59:44 发布

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了R语言中进行正态性检验的几种常见方法，包括Shapiro-Wilk检验、Anderson-Darling检验、Kolmogorov-Smirnov检验以及QQ图检验，并提供了相应的R语言函数：shapiro.test(), ad.test(), ks.test()以及qqnorm()和qqline()。正确选择和应用这些方法有助于提高数据分析的准确性和可靠性。" 120743106,9265051,游戏盾：防御DDoS与CC攻击的原理与应用,"['云安全', '服务器安全', '系统安全', 'DDoS防御', '游戏行业']

R语言中正态性检验的方法

正态性检验是统计学中常用的方法之一，用于检验数据是否符合正态分布。在R语言中，有多种方法可以进行正态性检验。本文将介绍几种常见的正态性检验方法，并提供相应的源代码。

Shapiro-Wilk检验
Shapiro-Wilk检验是一种常用的正态性检验方法，适用于样本较小（通常小于5000）的情况。在R语言中，可以使用shapiro.test()函数进行Shapiro-Wilk检验。

# 生成一个符合正态分布的随机样本
set.seed(1)
x <- rnorm(100)

# 进行Shapiro-Wilk检验
result <- shapiro.test(x)

# 打印检验结果
print(result)

Anderson-Darling检验
Anderson-Darling检验也是一种常见的正态性检验方法，适用于样本较大的情况。在R语言中，可以使用ad.test()函数进行Anderson-Darling检验。

# 生成一个符合正态分布的随机样本
set.seed(1)
x <- rnorm(100)

# 进行Anderson-Darling检验
result <- ad.test(x)

# 打印检验结果
print(result)

Kolmogorov-Smirnov检验
Kolmogorov-Smirnov检验是一

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