2024年3月16日发(作者：)
r语言正态分布检验代码
正态分布检验是统计学中常用的一种假设检验方法，用于判断给定
数据样本是否符合正态分布。在R语言中，可以使用多种方法进行
正态分布检验，本文将介绍其中的两种常用方法：Shapiro-Wilk检
验和Anderson-Darling检验。
Shapiro-Wilk检验是一种较为常用的正态分布检验方法，适用于样
本容量较小的情况。在R语言中，可以使用()函数进行
Shapiro-Wilk检验。该函数的输入参数为一个数值型向量，表示待
检验的数据样本。下面是一个示例代码：
```R
# 生成满足正态分布的随机数据
(123)
x <- rnorm(100)
# 进行Shapiro-Wilk检验
result <- (x)
# 输出检验结果
print(result)
```
在上述代码中，首先使用rnorm()函数生成了一个满足正态分布的
随机数据样本x。然后，使用()函数对该样本进行
Shapiro-Wilk检验，并将结果保存在result变量中。最后，通过
print()函数输出检验结果。
Anderson-Darling检验是另一种常用的正态分布检验方法，适用
于样本容量较大的情况。在R语言中，可以使用()函数进行
Anderson-Darling检验。该函数的输入参数与()函数
相同，为一个数值型向量，表示待检验的数据样本。下面是一个示
例代码：
```R
# 生成满足正态分布的随机数据
(123)
x <- rnorm(100)
# 进行Anderson-Darling检验
result <- (x)
# 输出检验结果
print(result)
```
在上述代码中，同样首先使用rnorm()函数生成了一个满足正态分
布的随机数据样本x。然后，使用()函数对该样本进行
Anderson-Darling检验，并将结果保存在result变量中。最后，
通过print()函数输出检验结果。
无论是使用Shapiro-Wilk检验还是Anderson-Darling检验，检
验结果中通常包含统计量和p值两个重要指标。统计量用于衡量数
据样本与正态分布之间的拟合程度，一般越接近0表明拟合程度越
好。p值则用于判断样本是否符合正态分布的假设，一般p值大于
0.05时认为样本符合正态分布，否则认为不符合。
除了以上介绍的两种方法，R语言中还提供了其他正态分布检验方
法的函数，如Kolmogorov-Smirnov检验、Lilliefors检验等。根
据实际需求，可以选择合适的方法进行正态分布检验。
总结起来，本文介绍了在R语言中进行正态分布检验的两种常用方
法：Shapiro-Wilk检验和Anderson-Darling检验。通过这些方法，
可以对给定的数据样本进行正态分布性的检验，并得到相应的统计
量和p值。这些方法的应用可以帮助我们判断数据是否符合正态分
布，为后续的统计分析提供依据。在实际应用中，需要根据数据样
本的特点和需求选择合适的正态分布检验方法。
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