Ad.test()

在R语言中，ad.test()函数是nortest包（内置包）中的函数，用于执行Anderson-Darling（A-D）正态性检验。

函数定义：

ad.test(x)

参数： - x：一个数值向量，用于进行正态性检验。

返回值： 函数返回一个包含正态性检验的结果的对象，其中包括统计量值和p值。

示例： 以下是使用ad.test()函数执行Anderson-Darling正态性检验的示例：

# 创建示例数据向量
data <- rnorm(100)

# 执行正态性检验
ad_result <- ad.test(data)

# 查看检验结果
print(ad_result)

在上述示例中，我们首先使用rnorm()函数创建了一个长度为100的示例数据向量data，其中包含了从标准正态分布中抽取的随机数。

然后，我们使用ad.test()函数对数据向量data执行Anderson-Darling正态性检验。检验结果保存在ad_result中。

最后，我们打印出检验结果，其中包括统计量值和p值。

以下是打印出的内容示例：

    Anderson-Darling normality test

data:  data
A = 0.27889, p-value = 0.786

在上述输出中，我们可以看到执行正态性检验的结果，其中包括统计量A的值和对应的p值。根据p值的大小，我们可以判断数据是否服从正态分布。在本例中，p值为0.786，大于通常的显著性水平（如0.05），因此无法拒绝原假设，即数据在统计上可以认为服从正态分布。