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R语言做正态性检验
阅读量:4594 次
发布时间:2019-06-09

本文共 629 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

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
    lillie.test()可以实行更精确的Kolmogorov-Smirnov检验。
    ad.test()进行Anderson-Darling正态性检验。
    cvm.test()进行Cramer-von Mises正态性检验。
    pearson.test()进行Pearson卡方正态性检验。
    sf.test()进行Shapiro-Francia正态性检验。
4、fBasics包
    normalTest()进行Kolmogorov-Smirnov正态性检验。
    ksnormTest()进行Kolmogorov-Smirnov正态性检验。
    shapiroTest()进行Shapiro-Wilk's正态检验。
    jarqueberaTest()进行jarque-Bera正态性检验。
    dagoTest进行D'Agostino正态性检验。
    gofnorm采用13种方法进行检验,并输出结果。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/aloiswei/p/5934262.html

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