Критерии для проверки данных на соответствие нормальному закону распределения. Нормальность в R

Март 4, 2021

Главная
Математика
Критерии для проверки данных на соответствие нормальному закону распределения. Нормальность в R

Содержание

2. Создание вектора с генерированной выборкой 500 объектов Построение графика квантилей *для hist() важен шаг, для qqnorm()
4. Установка пакета и подключение библиотеки
6. runif генерирует выборку n элементов в диапазоне [min,max]
7. Другие тесты ad.test() – тест Андерсона-Дарлинга cvm.test() – Крамера фон Мизеса sf.test() – тест Шапиро-Франсия
9. Скачать презентацию

Слайд 2

Создание вектора с генерированной выборкой 500 объектов
Построение графика квантилей
*для hist() важен

Создание вектора с генерированной выборкой 500 объектов Построение графика квантилей *для hist()

шаг, для qqnorm() важно n. Поэтому данные функции только для визуализации, не для проверки

Слайд 3

Слайд 4

Установка пакета и подключение библиотеки

Установка пакета и подключение библиотеки

Слайд 5

Слайд 6

runif генерирует выборку n элементов в диапазоне [min,max]

runif генерирует выборку n элементов в диапазоне [min,max]

Слайд 7

Другие тесты
ad.test() – тест Андерсона-Дарлинга
cvm.test() – Крамера фон Мизеса
sf.test() – тест Шапиро-Франсия

Другие тесты ad.test() – тест Андерсона-Дарлинга cvm.test() – Крамера фон Мизеса sf.test() – тест Шапиро-Франсия