6、R语言中的统计测试方法

R语言中的统计测试方法

1. 拟合分布的其他统计测试

R语言提供了许多函数，可帮助将样本分布拟合到各种类型的分布中。以下是一些可用的R函数列表，用于拟合不同的分布：
| 测试 | 函数 | 包 |
| — | — | — |
| Anderson - Darling正态性检验 | ad.test() | nortest |
| 卡方检验 | chisq.test() | stats |
| Cramer - von Mises正态性检验 | cvm.test() | nortest |
| 经验累积分布函数 | ecdf() | stats |
| 单变量分布的最大似然拟合 | fitdistr() | MASS |
| 离散计数数据的拟合优度检验 | goodfit() | vcd |
| Jarque - Bera正态性检验 | jarque.bera.test() | tseries |
| 增强Dickey - Fuller检验 | adf.test() | tseries |
| Kolmogorov - Smirnov检验 | ks.test() | stats |
| 返回峰度值 | kurtosis() | fBasics |
| Lilliefors正态性检验 | lillie.test() | nortest |
| 用最大似然法估计参数 | mle() | stats4 |
| Pearson卡方正态性检验 | pearson.test() | nortest |
| 正态Q - Q图 | qqnorm() | stats |
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