Shapiro.test()

在 R 语言中，shapiro.test() 函数用于执行 Shapiro-Wilk 正态性检验。该检验用于验证一个样本是否来自于正态分布。下面是对 shapiro.test() 函数的参数进行详细介绍和举例： 函数语法：

shapiro.test(x)

参数说明： - x：一个数据向量，表示要进行正态性检验的样本数据。 返回值： 函数返回一个包含 Shapiro-Wilk 正态性检验结果的对象，其中包括统计量 W（Shapiro-Wilk 统计量）、p 值等。

示例： 下面是一个使用 shapiro.test() 函数进行正态性检验的示例：

# 生成一个服从正态分布的样本数据
set.seed(123)
x <- rnorm(100)

# 使用 shapiro.test() 进行正态性检验
result <- shapiro.test(x)

# 打印正态性检验结果
print(result)

在上述示例中，我们首先使用 rnorm() 函数生成一个服从正态分布的样本数据向量 x。然后，我们使用 shapiro.test() 函数对样本数据 x 进行 Shapiro-Wilk 正态性检验。最后，我们打印出正态性检验的结果。

请注意，shapiro.test() 函数主要适用于小样本数据（通常适用于小于 5000 个观测值）。对于大样本数据，正态性检验可能不够敏感。此外，shapiro.test() 函数仅适用于单个样本的正态性检验。如果你想比较两个样本的正态性，可以使用其他方法，如 Q-Q 图或者其他正态性检验方法。