在R言语中，进行正态性查验有多种办法，其间一些常用的办法包含：

1. ShapiroWilk Test：这是最常用的正态性查验办法之一。它适用于小样本（n2. KolmogorovSmirnov Test：这种办法适用于大样本，但它对样本巨细和散布形状十分灵敏。相同，它也会回来一个p值，用于判别数据是否遵守正态散布。

3. QQ图（QuantileQuantile Plot）：这是一种图形办法，经过比较样本数据的分位数与正态散布的分位数来查验正态性。假如数据点大致落在一条直线上，则能够以为数据遵守正态散布。

4. JarqueBera Test：这是一种依据偏度和峰度的查验办法。它适用于中等巨细的样本。相同，它会回来一个p值，用于判别数据是否遵守正态散布。

下面是一个简略的示例，展现如安在R言语中运用ShapiroWilk Test进行正态性查验：

```R 装置并加载必要的包install.packageslibrary

生成一些正态散布的数据set.seeddata 运用ShapiroWilk Test进行正态性查验shapiro.test```

输出成果将包含一个p值，您能够依据这个p值来判别数据是否遵守正态散布。假如p值小于显著性水平（如0.05），则回绝正态散布的假定。

请注意，正态性查验的成果或许会遭到样本巨细、散布形状和数据中的异常值等要素的影响。因而，在进行正态性查验时，需求归纳考虑这些要素。

R言语正态性查验：办法与实践

正态性查验是核算学中一个重要的过程，尤其是在进行参数估计和假定查验之前。R言语作为一种强壮的核算软件，供给了多种办法来进行正态性查验。本文将介绍R言语中常用的正态性查验办法，并经过实例展现如安在实践数据剖析中运用这些办法。

在进行核算剖析之前，了解数据的散布状况至关重要。正态散布是核算学中最常见的散布之一，许多核算办法都依据正态散布的假定。因而，在进行数据剖析之前，查验数据是否遵守正态散布是必要的。

Shapiro-Wilk查验是一种常用的正态性查验办法，适用于小样本数据。它经过核算样本数据的核算量，并与临界值进行比较来判别数据是否遵守正态散布。

Kolmogorov-Smirnov查验是一种依据最大肯定误差的查验办法，适用于大样本数据。它经过比较样本数据的累积散布函数与正态散布的累积散布函数来判别数据是否遵守正态散布。

Lilliefors查验是一种适用于大样本数据的正态性查验办法，它结合了Kolmogorov-Smirnov查验和Shapiro-Wilk查验的长处，适用于多种数据类型。

Q-Q图是一种图形化办法，经过比较样本数据的分位数与正态散布的分位数来判别数据是否遵守正态散布。假如散点图大致沿着一条直线散布，则阐明数据或许遵守正态散布。

以下是一个运用R言语进行正态性查验的示例代码：

```R

加载所需的库

library(stats)

创立一个样本数据集

set.seed(123)

sample_data <- rnorm(100)

运用Shapiro-Wilk查验

shapiro_test <- shapiro.test(sample_data)

print(shapiro_test)

运用Kolmogorov-Smirnov查验

kolmogorov_test <- kolmogorov.test(sample_data, \

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