统计与决策
統計與決策
통계여결책
2012年
18期
17~19
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正态分布 正态性检验 Monte Carlo模拟 R
正態分佈 正態性檢驗 Monte Carlo模擬 R
정태분포 정태성검험 Monte Carlo모의 R
正态分布是统计学中极其重要的分布,是很多统计方法的基础。检验样本数据是否来自正态分布有非常重要的意义。文章首先介绍了9种检验的方法及其在R的实现;然后利用MonteCarlo随机模拟的方法,模拟常见的26种非正态分布,比较了9种检验在显著性水平为0.05,0.1样本容量为20、100的功效。对于实际正态性检验,建议使用Shapiro、SF、Dago及Pearson检验方法,应该避免仅根据一种检验方法便轻易的作出决策。
正態分佈是統計學中極其重要的分佈,是很多統計方法的基礎。檢驗樣本數據是否來自正態分佈有非常重要的意義。文章首先介紹瞭9種檢驗的方法及其在R的實現;然後利用MonteCarlo隨機模擬的方法,模擬常見的26種非正態分佈,比較瞭9種檢驗在顯著性水平為0.05,0.1樣本容量為20、100的功效。對于實際正態性檢驗,建議使用Shapiro、SF、Dago及Pearson檢驗方法,應該避免僅根據一種檢驗方法便輕易的作齣決策。
정태분포시통계학중겁기중요적분포,시흔다통계방법적기출。검험양본수거시부래자정태분포유비상중요적의의。문장수선개소료9충검험적방법급기재R적실현;연후이용MonteCarlo수궤모의적방법,모의상견적26충비정태분포,비교료9충검험재현저성수평위0.05,0.1양본용량위20、100적공효。대우실제정태성검험,건의사용Shapiro、SF、Dago급Pearson검험방법,응해피면부근거일충검험방법편경역적작출결책。