r语言正态性检验（r语言正态性检验p值）

本篇文章给大家谈谈r语言正态性检验，以及r语言正态性检验p值对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、t检验算法及其在R语言中的实现
• 2、R语言怎么检验分布是不是T分布
• 3、初识R语言—统计篇之正态分布和抽样分布
• 4、如何使用R语言进行正态性检验
• 5、r语言 binom.test 对二项分布中哪个参数进行检验

t检验算法及其在R语言中的实现

在进行 t 检验之前让我们先看看它的定义： t 检验法就是在假设检验时利用 t 分布 进行概率计算的检验方法。那问题来了，什么是 t 分布呢？

所以我们在进行 t 检验之前，应该对数据进行 正态性检验 以及 方差齐性检验 。

  t  检验可以分为单样本  t  检验和双样本 态并 t  检验（见下图）。

单样本  t  检验步骤如下。圆灶

1. 提出假设

2. 计算 t  

3. 统计推断

看看R的结果：

①正态性检验结果

②  t  检验结果

p=0.37380.05，所以拒绝Ho，接受HA。

1.  提出假设

2.  计算  t

其中帆腔迹：

3.  统计推断

①方差齐性检验结果

②  t  检验结果

p-value = 0.072380.05，所以不能否定Ho。

步骤及算法 

1. 提出假设

2.  计算 t’

其中：

3.  统计推断

t  检验结果

p-value = 0.072380.05，所以不能否定Ho。

1.提出假设

2.计算 t

其中

3. 统计推断

#配对两样本T检验

t检验结果：

p-value = 2.548e-05 0.01，所以否定Ho，接受HA。

[1]. 学生 t - 分布 （Wikipedia）

[img]

R语言怎么检验分布是不是T分布

ks.test()实现了KS检验，可以检验任意样本是不是来自给定的连续分布。

你这里的用法就是：

ks.test(data,pt,df=df) #data是样本的数据，df是要检验的t分布的自由度

我们可以用很多方法分析一个单变量数据集的分布。最简单的办法就是直接看数

字。利用函数summary 和fivenum 会得到两个稍稍有点差异的汇总信息。此外，stem

(\茎叶"图)也会反映整个数据集的数字信息。

attach(faithful)

summary(eruptions)

Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.

1.600 2.163 4.000 3.488 4.454 5.100

fivenum(eruptions)

[1] 1.6000 2.1585 4.0000 4.4585 5.1000

stem(eruptions)

The decimal point is 1 digit(s) to the left of the |

16 | 070355555588

18 | 000022233333335577777777888822335777888

20 | 00002223378800035778

22 | 0002335578023578

24 | 00228

26 | 23

28 | 080

30 | 7

32 | 2337

34 | 250077

36 | 0000823577

38 | 2333335582225577

40 | 0000003357788888002233555577778

42 | 03335555778800233333555577778

44 | 02222335557780000000023333357778888

46 | 0000233357700000023578

48 | 00000022335800333

50 | 0370

茎叶图和柱状图相似，R 用函数hist 绘制柱状图。

hist(eruptions)

## 让箱距缩小，绘制密度图

hist(eruptions, seq(1.6, 5.2, 0.2), prob=TRUE)

lines(density(eruptions, bw=0.1))

rug(eruptions) # 显示实际的数据点

更为精致的密度图是用函数density 绘制的余李。在这个例子中，我们加了一条

由density 产生的曲线。你可以用试错法（trial-and-error）选择带宽bw（bandwidth）

因为默认的带宽值让密度曲线过于平滑（这样做常常会让你得到非常有\意思"的密度

分布）。(现在已经有一些自动的带宽挑选方法2，在这个例子中bw = "贺虚SJ"给出的结

果不错。)

我们可以用函数ecdf 绘制一个数据集的经验累积分布（empirical cumulative

distribution）函数。

plot(ecdf(eruptions), do.points=FALSE, verticals=TRUE)

显然，这个分布和其他标准分布差异很大。那么右边的情况怎么样呢，就是火山

爆发3分钟后的状况？我们可以拟合一个正态分布，并且重叠前面得到的经验累积密

度分布。

long - eruptions[eruptions 3]

plot(ecdf(long), do.points=FALSE, verticals=TRUE)

x - seq(3, 5.4, 0.01)

lines(x, pnorm(x, mean=mean(long), sd=sqrt(var(long))), lty=3)

分位比较图（Quantile-quantile (Q-Q) plot）便禅毁燃于我们更细致地研究二者的吻合

程度。

par(pty="s") # 设置一个方形的图形区域

qqnorm(long); qqline(long)

上述命令得到的QQ图表明二者还是比较吻合的，但右侧尾部偏离期望的正态分布。

我们可以用t 分布获得一些模拟数据以重复上面的过程

x - rt(250, df = 5)

qqnorm(x); qqline(x)

这里得到的QQ图常常会出现偏离正态期望的长尾区域(如果是随机样本)。我们可以用

下面的命令针对特定的分布绘制Q-Q图

qqplot(qt(ppoints(250), df = 5), x, xlab = "Q-Q plot for t dsn")

qqline(x)

最后，我们可能需要一个比较正规的正态性检验方法。R提供了Shapiro-Wilk 检

验

shapiro.test(long)

Shapiro-Wilk normality test

data: long

W = 0.9793, p-value = 0.01052

和Kolmogorov-Smirnov 检验

ks.test(long, "pnorm", mean = mean(long), sd = sqrt(var(long)))

One-sample Kolmogorov-Smirnov test

data: long

D = 0.0661, p-value = 0.4284

alternative hypothesis: two.sided

(注意一般的统计分布理论（distribution theory）在这里可能无效，因为我们用同样

的样本对正态分布的参数进行估计的。)

转载于：

初识R语言—统计篇之正态分布和抽样分布

2.夏皮罗检验（shapiro.test）

当w接近1，p 0.05时，说明数据符合正态分布，这个检验只适合陪陆于3-5000个数据，样本数量不在这个范围内的芦渗顷话，会报错

补充从b站麦子那里学到的另外三种判断是不是正态分布的可视化方法

标准正态分布喊岁的概率密度函数中F(x)代表的是正态分布中数值x的概率

案例1中的做法是先把数据标准化，然后查表进行计算，也可以通过R进行计算

- 中心极限定理

如何使用R语言进行正态性检验

x-c(-10:10)shapiro.test(x)Shapiro-Wilknormalitytestdata:xW=0.95993,p-value=0.5148shapiro.test(c(x,"a"樱行))Error:is.numeric(x)isnotTRUE你的数据铅如不全是数脊激哗字。

r语言 binom.test 对二项分布中哪个参数进行检验

对比率P啊，binom.test(x, n, p = 0.5, alternative = c(“two.sided”,“less”,“greater”),conf.level= 0.95)

x为具有特征样本含皮数，n为样本总数，p为检验的比率；

例子：

有一批蔬菜种子的平均发芽率p0=0.85，现随即抽取500粒，用种悉老腔衣剂进行浸种处理，结果有445粒发芽。试检验种衣剂对种子发芽率有无效果。

解：根据题意，所检睁衫验的问题为

H0：p=p0=0.85， H1：p≠p0

可以用R语言的binom.test

代码：binom.test(445,500,p=0.85)

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