R语言Shapiro-Wilk正态性检验实现及源代码示例

R语言Shapiro-Wilk正态性检验实现及源代码示例

Shapiro-Wilk正态性检验是一种常用的统计方法，用于检验一个样本是否符合正态分布。在R语言中，我们可以使用shapiro.test函数来进行Shapiro-Wilk正态性检验。本文将介绍如何使用这个函数，并提供相应的源代码示例。

首先，让我们来了解一下Shapiro-Wilk正态性检验的原理。该检验的零假设（H0）是样本数据来自一个正态分布。如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），我们就会拒绝零假设，得出样本数据不符合正态分布的结论。

接下来，我们通过一个示例来演示如何使用R语言中的shapiro.test函数进行Shapiro-Wilk正态性检验。

# 创建一个随机样本数据
set.seed(123)
sample_data <- rnorm(100)

# 进行Shapiro-Wilk正态性检验
result <- shapiro.test(sample_data)

# 打印检验结果
print(result)

在上面的代码中，我们首先使用rnorm函数生成了一个包含100个随机数的正态分布样本数据。然后，我们使用shapiro.test函数对这个样本数据进行正态性检验，并将结果保存在result变量中。最后，我们通过print函数打印出检验结果。

运行以上代码，我们将获得类似于以下输出：

Shapiro-Wilk normality test

data:  sample_data
W = 0.9834, p-value = 0.343