基于R语言的正态分布判别(Shapiro-Wilk判别法)[by fantuanxiaot]

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

一个正态分布的判别图函数如下

1. #  by  fantuanxiaot
   
2. norm.test<-function(Data,alpha=0.05,pic=TRUE) {
   
3. test<-shapiro.test(Data)
   
4. # 结果
   
5. result<-list()
   
6. result$pvalue<-test$p.value
   
7. if (result$pvalue>alpha) {
   
8. result$disp<-'Success:数据服从正态分布'} else if (result$pvalue<alpha) {
   
9. result$disp<-'Fail:数据不服从正态分布'
   
10. }
    
11. if (pic==TRUE) {
    
12. par(mfrow=c(2,1),family='serif')
    
13. qqnorm(Data,main='数据的正态检测QQ图',col='blue',pch=21,bg='green')
    
14. qqline(Data,col='red',lwd=2)
    
15. # 另一个图
    
16. d.Data<-dnorm(sort(Data),mean(Data),sd(Data))
    
17. hist(Data,freq=FALSE,main='密度曲线图',ylim=c(0,max(d.Data)),sub='红线是正态分布密度曲线\n蓝线是数据的核密度曲线',xlab='')
    
18. lines(density(Data),col='blue',lwd=2)
    
19. lines(sort(Data),d.Data,col='red',lwd=2)
    
20. return(result)
    
21. } else if (pic==FALSE) {
    
22. return(result)
    
23. }
    
24. }

复制代码

      使用方法

---

      第一个，参数输入数据，
      第二个，参数输入显著程度诸如0.01 0.1 0.05之类，
      第三个，参数输入是否作图(TRUE 或者 FALSE)

检测：norm.test(runif(100))  (由于P值过小所以不服从正态分布)

---

$ pvalue
[1] 0.0003754445
$ disp
[1] "Fail:数据不服从正态分布"

检测：norm.test(rnorm(100))  (由于P值大所以服从正态分布)

---

$ pvalue
[1] 0.6416908
$ disp
[1] "Success:数据服从正态分布"

其他调用形式

---

您还可以输入

norm.test(runif(100),0.01,FALSE)

norm.test(runif(100),0.1,FALSE)
norm.test(runif(100),0.1,TRUE)
来使用函数

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏2 回帖

关键词：fantuanxiaot shapiro 正态分布判别 正态分布 wilk 正态分布判别 Shapiro-Wilk判别法 fantuanxiaot

请问是把上述代码完全复制，然后source？
我这样操作出现
Error in source("normal_distribution_test.R") :
  normal_distribution_test.R:8:88: unexpected '}'
7: if (result$pvalue>alpha) {
8: resultdisp<-'Success:数据服从正态分布'} else if (resultdisp<-'Success:数据服从正态分布'}
                                                                                          ^
这是什么原因？

williamshell 发表于 2015-6-7 17:43
请问是把上述代码完全复制，然后source？
我这样操作出现
Error in source("normal_distribution_test.R" ...

我帮你艾特他

好帖，感谢分享！