使用R语言检验数据正态分布

使用R语言检验数据正态分布

正态分布是统计学中一种重要的概率分布，也被称为高斯分布。在许多统计推断和假设检验方法中，都假设数据来自于正态分布。在本文中，我们将使用R语言来检验数据是否满足正态分布的假设。

为了进行正态分布的检验，我们可以使用多种方法，包括图形检验和统计检验。下面将介绍两种常用的方法：正态概率图和Shapiro-Wilk检验。

1. 正态概率图

正态概率图是一种常用的图形方法，用于检验数据是否满足正态分布。在R语言中，我们可以使用qqnorm()函数和qqline()函数绘制正态概率图。

下面是一个示例代码，演示如何使用正态概率图检验数据的正态分布：

# 生成一组随机样本数据
set.seed(123)
data <- rnorm(100)

# 绘制正态概率图
qqnorm(data)
qqline(data)

在上面的代码中，我们首先生成了一组包含100个随机样本的数据，使用rnorm()函数生成的数据来自于标准正态分布。然后，我们使用qqnorm()函数绘制了正态概率图，并使用qqline()函数添加了一条参考线，该参考线表示理论上的正态分布。

如果数据满足正态分布的假设，那么正态概率图上的点应该近似地位于参考线附近，形成一条大致的对角线。如果数据偏离参考线较远，那么可能存在非正态分布的情况。

2. Shapiro-Wilk检验