正态分布检验的R语言实现

正态分布检验的R语言实现

正态分布检验是统计学中常用的一种方法，用于检验数据是否符合正态分布。在R语言中，我们可以使用多种函数来实现正态性检验，包括基于假设检验的方法和图形方法。本文将介绍两种常用的方法：Shapiro-Wilk检验和QQ图。

1. Shapiro-Wilk检验

Shapiro-Wilk检验是一种常用的正态性检验方法。在R语言中，我们可以使用shapiro.test()函数来进行Shapiro-Wilk检验。下面是一个示例代码：

# 生成一组随机样本
data <- rnorm(100)

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

# 输出检验结果
print(result)

在上面的代码中，我们首先生成了一个包含100个随机样本的数据集，然后使用shapiro.test()函数对数据进行Shapiro-Wilk检验。最后，我们使用print()函数输出检验结果。检验结果包括统计量W和p-value。如果p-value小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即数据不服从正态分布。

2. QQ图

QQ图是一种常用的可视化方法，用于检验数据是否符合正态分布。在R语言中，我们可以使用qqnorm()和qqline()函数来绘制QQ图。下面是一个示例代码：

# 生成一组随机样本
data <- rnorm(100)

# 绘制QQ图
qq