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ShapiroWilkTest

ShapiroWilkTest[data]
使用 Shapiro-Wilk检验法判断 data 是否服从正态分布.
ShapiroWilkTest
返回 的值.
更多信息
  • 默认情况下，返回一个概率值或者 值.
  • 一个较小的 值表明 data 不可能服从 dist.
  • dist 可以是任意具有数值和符号参数或者数据集的符号分布.
  • data 可以是单变量 或者多变量 .
  • Shapiro-Wilk检验实际上将 data 的次序统计量与 NormalDistribution 的理论次序统计量相比较.
  • 与检验报告相关的属性包括：
"PValue" 值
"PValueTable" 的格式化版本
"ShortTestConclusion"一个检验结论的简短描述
"TestConclusion"一个检验结论的描述
"TestData"检验统计量和 值
"TestDataTable" 的格式化版本
"TestStatistic"检验统计量
"TestStatisticTable"格式化的
  • 下列属性与所执行的检验类型无关.
  • 与数据分布相关的属性包括：
"FittedDistribution"数据的拟合分布
"FittedDistributionParameters"数据的分布参数
  • 可以给出下列选项：
MethodAutomatic计算 -值所用的方法
SignificanceLevel0.05诊断和报告的分界点
  • 对于一个拟合优度检验，选择一个临界值 ，以使得只有当 时，否定 . 用于 和 属性的 值由 SignificanceLevel 选项控制. 默认情况下 设为 .
范例关闭所有单元
例   (2)
执行 Shapiro-Wilk 检验对正态性进行校验：
执行多元正态性检验：
完全检验表：
检验统计量和 值：
执行 Shapiro-Wilk 检验对正态性进行校验：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
 
执行多元正态性检验：
In[1]:=
Click for copyable input
完全检验表：
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
检验统计量和 值：
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
范围   (6)
执行 Shapiro-Wilk 检验对正态性进行校验：
正态数据的 值相对于非正态数据的 值来说，显得比较大：
检验多元正态性：
创建一个 HypothesisTestData 对象以进行重复属性提取：
可用于提取的属性：
将 Shapiro-Wilk 检验的结果制作成表格：
完全检验表：
一个 值表：
检验统计量：
从一个 Shapiro-Wilk 检验表中提取项目，用于生成定制的报告：
使用 和 报告检验结论：
结论在不同的显著性水平上可能是不同的：
选项   (3)
使用基于蒙特卡罗的方法或者一个可计算的公式：
对于基于蒙特卡罗的方法，设置样本数：
当样本数增加时，蒙特卡罗估计量收敛到真实的 -值：
设置在蒙特卡罗方法中所使用的随机种子：
种子对产生器的状态有影响，而且对所得的 -值也有一定影响：
应用   (2)
对功效曲线进行 Shapiro-Wilk 检验：
将近似功效曲线可视化：
估计 Shapiro-Wilk 检验的功率，当基本分布是 CauchyDistribution，测试尺寸为 ，采样尺寸为 12：
在阿尔卑斯山的不同海拔高度测定水的沸点. 记录每个沸点的气压. 确定一个线性模型是否适用于预测给定气压的沸点：
模型和数据点：
为了找到合适的模型，残差应为正态分布：
QuantilePlot 确定线性模型不适用于这个数据：
属性和关系   (2)
ShapiroWilkTest 对数据的次序统计量和 下的期望值进行比较：
次序统计量的期望值和它们的协方差矩阵的估计量：
用于计算权值：
使用估计协方差矩阵的统计量与所得的值略有不同：
对于多变量正态性检验，对单变量数据执行一次变换：
对数据进行变换以求单变量正态数据的近似：
对变换所得数据执行检验：
结果与原始数据的检验一致：
可能存在的问题   (1)
Shapiro-Wilk 检验要求样本数少于 5000，以使得 值是有效的：
巧妙范例   (1)
Shapiro-Wilk 检验统计量的分布：
版本 8 的新功能
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