R语言实战应用精讲50篇（九）-正态分布的检验

最新推荐文章于 2024-05-07 00:30:00 发布

文宇肃然

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分类专栏： R语言实战应用案例精讲文章标签： R语言正态分布编程语言大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/115295061

本文介绍了如何在R语言中进行正态分布检验，包括Shapiro-Wilk W检验、Kolmogorov-Smirnov检验，以及使用P-P图、Q-Q图和正态分位图进行视觉评估。通过示例代码展示了分组数据的正态性测试，并提到了数据导入和处理的注意事项。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言

关于Excel数据指标分析，已经上传到个人资源，以下是链接，需要的小伙伴可自取。

Excel数据分析工具库（t检验、Z检验、方差分析、回归、协方差、相关系数、双样本方差分析）

https://download.youkuaiyun.com/download/wenyusuran/16344167

正态分布的检验方法有很多，本文介绍的R软件的检验。每种方法在R中都有很多程序包可以实现。

从SPSS中载入数据，采用函数spss.get{Hmisc}。spss.get(file, lowernames=FALSE, datevars = NULL,use.value.labels = TRUE, to.data.frame = TRUE,max.value.labels = Inf, force.single=TRUE,allow=NULL, charfactor=FALSE, reencode = NA).

SPSS数据载入命令清单：

##数据载入

library(Hmisc)  #载入Hmisc程序包，非默认，需要先运行install.packages("Hmisc")进行安装，会同时安

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检验数据是否符合正态分布（使用R语言）

ByteWhizX的博客

08-25

1711

综上所述，我们可以使用直方图观察、Q-Q图和统计检验来检验数据是否符合正态分布。同时，通过Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验的统计检验，可以得到更准确的结论。在正态分布的假设下，我们可以使用Q-Q图来比较观察数据的分位数与正态分布的理论分位数是否一致。除了直观观察直方图和Q-Q图外，我们还可以使用统计检验来检验数据的正态性。在R语言中，常用的统计检验方法有Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验。通过观察直方图，我们可以看到数据的分布情况。

R语言实战应用精讲50篇（十二）-正态分布与方差齐性的检验方法与SPSS操作

wenyusuran的专栏

05-04

2677

众多的参数检验方法都要求数据呈正态分布和方差齐性，本文介绍正态分布和方差齐性的常用检验方法及SPSS操作，但不涉及多元正态分布和方差-协方差齐同。（1）数据分析前有没有必要做正态分布检验？大部分的统计教材案例都没有这个检验，是不是可以不做？正态分布（或者近似正态分布）是诸多参数检验的前提条件，没有这个前提，后续的判断也就没有了意义。正如你打算找一个女人做老婆，你可以通过各种描述、推断她的样子，但前提是她得是一个女人，如果不是女人甚至不是人，描述和推断结果无论你觉得如何完美都没有了意义。（2）图示..

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用R语言做正态分布检验

01-16

用R语言做正态分布检验，用R语言做正态分布检验，用R语言做正态分布检验

R语言做正态分布检验

dddggg5000的博客

01-08

1874

摘自：吴喜之：《非参数统计》（第二版），中国统计出版社，2006年10月：P164-165 1、ks.test() 例如零假设为N（15,0.2），则ks.test(x,"pnorm",15,0.2)。如果不是正态分布，还可以选"pexp", "pgamma"等。 2、shapiro.test() 可以进行关于正态分布的Shapiro-Wilk检验。 3、nortest包 l...

R语言的各种检验函数示例

03-17

R语言的各种检验，如W检验（Shapiro–Wilk (夏皮罗–威克尔 ) W统计量检验)，T检验，正态总体方差检验等函数示例。

R语言学习笔记及总结二

qq_41453065的博客

03-12

1852

**例1： **1、用命令做 2、把若干命令保存到文本文件txt中，然后用source函数运行整个文件注意：字符串中的反斜杠。在保存的路径中，要将路径中的斜杠改为左下的斜杠。总结：2、要退出R，可以用q(),也可以用菜单命令。 3、用ls()/objects()查看当前空间的映像如下：例2：结果如下：注意：（1）fivenum():返回五个数据：最小值、下四分位数、中位数、上...

R语言实战应用精讲50篇（四）-多重线性回归系列之适用条件验证

wenyusuran的专栏

03-25

2324

前言回归方程实际上是整个回归分析里面最简单的一部分，数据适不适合采用线性回归，回归模型对数据的拟合性如何还需要更进一步的考察验证。线性回归基本适用条件：独立、线性、正态和方差齐同。适用条件的考察线性回归适用条件和模型的诊断多涉及残差分析。R的基础包几个常用的残差计算分析函数如下： residuals()：模型残差； rstandard()：标准化残差，或者直接计算sqrt(deviance(model)/df.residual(model)),…)； rstudent()：学生.

R语言实战应用精讲50篇（十）-多个独立样本的非参数检验及其多重比较

wenyusuran的专栏

04-03

4526

方差分析是假设数据满足正态分布和方差齐性的前提下，计算总体相等但在当前样本量下由于偶然原因导致均值出现差异的概率，或者说基于当前样本量，结局均值的差异有多大的可能性（概率）是由于偶然原因造成的。若不满足前提条件则宜采用更为稳健的非参数方法，比如常用的基于秩次的假设检验（秩和检验）。秩和检验时，我们的H0假设不再是均值相等，而是中位数代表的分布是否相同。类似于方差分析中的独立样本的方差分析和区组设计的方差分析，多个样本的非参数检验分为多个独立样本的非参数检验和多个相关样本的非参数检验。此次笔记是关于多个独

MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】正态性检验（附R语言代码实现）

最新发布

qq_36130719的博客

05-07

473

正态分布（Normal distribution）概念是由德国的数学家和天文学家棣莫弗（Abraham de Moivre）于1733年首次提出的，但由于德国数学家Gauss率先将其应用于天文学研究，故正态分布又叫高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

正态分布检验的R语言实现

DevGlider的博客

08-29

241

在上面的代码中，我们首先生成了一个包含100个随机样本的数据集，然后使用shapiro.test()函数对数据进行Shapiro-Wilk检验。综上所述，本文介绍了在R语言中实现正态性检验的两种常用方法：Shapiro-Wilk检验和QQ图。在上面的代码中，我们首先生成了一个包含100个随机样本的数据集，然后使用qqnorm()函数绘制QQ图。正态分布检验是统计学中常用的一种方法，用于检验数据是否符合正态分布。在R语言中，我们可以使用shapiro.test()函数来进行Shapiro-Wilk检验。

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04-27

2万+

文章目录一、正态分布二、正态分布检验1.概率密度曲线比较法2.Q-Q 图3.夏皮罗-威尔克(Shapiro-Wilk)检验法提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能正态图、正态性检验、P-P图/Q-Q图一、正态分布 正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），这里不赘述了。二、正态分布检验 1.概率密度曲线比较法很直观，如果一种生物它看起来像鸭子,走起来像鸭子,叫起来像鸭子,那它..

R语言：多元正态分布的检验

weixin_44310826的博客

04-24

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多元正态分布的检验多元正态分布mshapiro.test {mvnormtest}mvn {MVN} 多元正态分布 转自个人微信公众号【Memo_Cleon】的统计学习笔记：多元正态分布检验的R实现方法。多元正态分布也称多元高斯分布。如同正态分布在单变量分析中的地位类似，在对多个因变量（多元）同时进行分析时，常常假设因变量组合成的向量服从一个多元正态分布。比如重复测量数据将重复的测量结果（比如...

R语言错误信息及相关解决方法

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原创：黄小仙 Error: object of type ‘closure’ is not subsettable 对象大于被取子集，看看对象是不是空的，有时候文件路径或者名称不对，数据并没有导入成功 Remove duplicates before running TSNE 有重复的数据行，Rtsne package里有个参数 check_duplicates = FALSE Error ......

R语言学习笔记一：正态性检验与判断

weixin_55116884的博客

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一、正态性检验与判断正态性检验（Normality test），是利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验。常用的正态性检验的方法有Kolmogorov-Smirnov（K-S）法和Shapiro-Wilk（S-W）法。本文将使用iris数据集为例，对数据进行正态性检验。 1. 数据集以iris$Sepal.Width数据集为例。 > iris$Sepal.Length [1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 5.4 4.6 5.0 4.4 4.9 5.4 4.8 4.

正态检验方法

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http://www.xiaowanxue.com/up_files/201218184029.html 摘自：吴喜之：《非参数统计》（第二版），中国统计出版社，2006年10月：P164-165 1、ks.test() 例如零假设为N（15,0.2），则ks.test(x,"pnorm",15,0.2)。如果不是正态分布，还可以选"pexp", "pgamma"等。

R语言检测数据正态分布

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04-14

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输入注释 > nx c(rnorm(10)) 随机产生10个正态分布的数据 > nx 查看nx [1] -0.83241783 -0.29609562 -0.06736888 -0.02366562 0.23652392 0.975709

R语言中5种正态性检验的方法

Mrrunsen的博客

02-09

2万+

统计学中的t检验和方差分析等方法的应用条件是样本都来自正态总体或近似正态总体，只有符合这个条件，才能用这些方法来检验各样本所属的总体参数的差异显著性。文本向大家介绍在R语言中检验正态性的几种方法： 1、Kolmogorov-Smirnov检验 K-S检验检验单一样本是否来自某一特定分布。比如检验一组数据是否为正态分布。它的检验方法是以样本数据的累积频数分布与特定理论分布比较，若两者间的差距很小，则推论该样本取自某特定分布族。K-S检验的原假设和备择假设为： H0:样本所来自的总体分布服从

正态分布R语言实例

柳汀轩

06-26

9188

（本文转自小蚊子数据分析公众号）开机时显示的时间排名是如何设计的呢？下面以此为例一起学下R语言与正态分布。首先，你可能会觉得它是这样子实现的： 1、收集所有用户的开机时间的数据，排好序放在一个数据库中； 2、然后根据你的开机时间，找出你的排名，除以总用户数，就是你击败电脑占比。是的，这样子设计排名算法是非常合理，但是有以下几个问题： 1、你电脑开机的时候，没有连接网络怎