用R语言进行正态性检验

最新推荐文章于 2025-06-28 21:59:44 发布

PixelLogic

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了如何使用R语言进行正态性检验，包括Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验，以及通过绘制直方图和正态概率图辅助判断数据的正态分布情况。通过检验的p-value和图形分析，可以评估数据是否符合正态分布。

用R语言进行正态性检验

正态性检验是统计学中常用的方法，用于确定一个数据集是否符合正态分布。正态分布在许多统计推断和假设检验中起着重要作用，因此了解数据的正态性是很重要的。在本文中，我们将学习如何使用R语言进行正态性检验，并提供相应的源代码。

首先，我们需要加载R中的相关库。在进行正态性检验时，我们可以使用多种方法，其中最常用的是Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验。我们将使用R中的shapiro.test()函数和ks.test()函数来执行这两种检验。

# 加载必要的库
library(stats)

# 创建一个示例数据集
data <- rnorm(100)  # 生成100个符合正态分布的随机数

# 使用Shapiro-Wilk检验
shapiro_result <- shapiro.test(data)
print(shapiro_result)

# 使用Kolmogorov-Smirnov检验
ks_result <- ks.test(data, "pnorm")
print(ks_result)

上述代码中，我们首先使用rnorm()函数生成一个包含100个符合正态分布的随机数的数据集。然后，我们使用shapiro.test()函数对数据进行Shapiro-Wilk检验，并将结果存储在shapiro_result变量中。接下来，我们使用ks.test()函数对数据进行Kolmogorov-Smir