正态检验及其在R语言中的应用

正态检验及其在R语言中的应用

正态检验是统计学中常用的一种假设检验方法，用于检验数据是否服从正态分布。在实际数据分析中，正态分布的假设是很常见的，因为许多经典统计方法都基于此假设。R语言提供了多种函数和工具，可以方便地进行正态检验和分布检验。

在R语言中，进行正态检验常用的函数是shapiro.test()和ad.test()。shapiro.test()函数基于Shapiro-Wilk检验，而ad.test()函数基于Anderson-Darling检验。下面将详细介绍这两种方法的使用以及相应的源代码示例。

1. Shapiro-Wilk检验
   Shapiro-Wilk检验是一种常用的正态检验方法，其原假设为数据符合正态分布。在R语言中，可以使用shapiro.test()函数进行Shapiro-Wilk检验。下面是一个示例：

# 创建一个随机正态分布的数据
data <- rnorm(100)

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

# 打印检验结果
print(result)

在上述示例中，我们首先使用rnorm()函数创建了一个包含100个随机正态分布数据的向量data。然后，我们使用shapiro.test()函数对数据进行Shapiro-Wilk检验，并将结果保存在result<