检验数据是否服从正态分布（利用R语言）

检验数据是否服从正态分布（利用R语言）

正态分布是统计学中最为重要和常见的分布之一，许多统计方法基于数据服从正态分布的假设。因此，在分析数据之前，我们通常需要对数据是否服从正态分布进行检验。本文将介绍如何使用R语言进行正态性检验，并给出相应的源代码。

正态性检验有多种方法，常见的有 Shapiro-Wilk 检验、Kolmogorov-Smirnov 检验和 Anderson-Darling 检验。在本文中，我们将以 Shapiro-Wilk 检验为例进行讲解。

首先，我们需要准备一个数据集作为例子。假设我们有一个包含100个观测值的数据集，存储在一个名为 “data” 的向量中。下面是一个生成服从正态分布的数据集的示例代码：

# 生成服从正态分布的数据
set.seed(123)
data <- rnorm(100)

接下来，我们可以使用 shapiro.test() 函数进行 Shapiro-Wilk 检验。该函数的输入参数是待检验的数据集。

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

# 输出检验结果
print(result)

运行上述代码后，我们将得到一个包含检验结果的输出。输出中包括了检验统计量的值和 p 值。p 值用于判断数据是否服从正态分布，一般情况下，当 p 值大于显著性水平（如0.05）时，我们会接受原假设，即数据服从正态分布。

除了输出结果之外，我们还可以绘