univariate正态检验结果问题

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用univariate进行正态分布检验，得到如下结果，Pr<W Pr>D 这些表述怎么理解？

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关键词：Univariate Variate 正态检验 NIV ATE 正态分布

样本量<2000 Shapiro-Wilk
>=2000 Kolmogorov-Smirnov

孤单的我们 发表于 2016-9-13 12:56
样本量=2000 Kolmogorov-Smirnov

你好，我的意思不是怎样根据样本大小选择使用何种检验方法，而是----------P Value---------- 列下的Pr<W Pr>D Pr>W-Wq Pr>A-Sq 这些标识是什么意思

Kolmogorov-Smirnov 它的检验方法是以样本数据的累计频数分布与特定理论分布比较，若两者间的差距很小，则推论该样本取自某特定分布族。
W检验全称Shapiro-Wilk检验，是一种基于相关性的算法。计算可得到一个相关系数，它越接近1就越表明数据和正态分布拟合得越好。

W和D这些是由样本计算得到的检验的统计量，这些统计量在原假设成立时分布已知，P Value这列下的Pr<W这些是指原假设成立的可能性大小，如果可能性小于给定的标准α（默认0.05，犯第一类错误的概率），则小概率事件发生（小概率事件在一次试验中基本不可能发生），拒绝原假设

5傻小不点 发表于 2016-9-14 12:44
W和D这些是由样本计算得到的检验的统计量，这些统计量在原假设成立时分布已知，P Value这列下的Pr

谢谢，明白了

5傻小不点 发表于 2016-9-14 12:44
W和D这些是由样本计算得到的检验的统计量，这些统计量在原假设成立时分布已知，P Value这列下的Pr

还有一个问题，对于SAS的各个PROC的各种检验，如何知道原假设是什么？