摘自：吴喜之：《非参数统计》（第二版），中国统计出版社，2006年10月：P164-1651、ks.test()例如零假设为N（15,0.2），则ks.test(x,"pnorm",15,0.2)。如果不是正态分布，还可以选"pexp", "pgamma"等。
2、shapiro.test()可以进行关于正态分布的Shapiro-Wilk检验。
3、nortest包lillie.test()可以实
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2023-11-21 13:19:25
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文章目录1 一元正态的评估1.1 图像法1.1.1 直方图1.1.2 Q-Q图1.2 峰度和偏度1.3 统计检验1.3.1 Shapiro-Wilks检验1.3.2 Kolmogorov-Smirnov 检验1.3.3 Cramer-von Mises检验1.3.4 Anderson-Darling检验2 多元正态分布的评估2.1 一元检验2.2 线性关系检验2.3 多元QQ图检验2.4 R语言
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2023-07-21 18:38:04
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问题提出正态分布检验一次只能检验一个分组，如果有多组数据需要检验，则需要运行多次解决思路使用循环命令可以实现按一定规则计算。如果以后也经常需要使用，写成脚本调用更方便些，需要使用的时候直接调用即可。脚本针对的场景相对直接使用循环命令更广泛写，如果仅使用循环命令，很多参数与类型定义直接使用数据对应的即可，因此写脚本难度相对高一些，但是设计出可以通用的脚本也是小小的成就。设计框架函数名与参数从分组是否
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2024-07-25 15:57:43
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# 在R语言中实现多元正态分布检验
## 引言
多元正态分布是统计学中一种重要的概念，广泛应用于机器学习、数据分析和信号处理等领域。本文将逐步指导你如何在R语言中进行多元正态分布的检验。我们将通过一个简化的流程表和详细的代码解释，帮助你更好地理解整个过程。
## 流程步骤
我们可以将多元正态分布的检验分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
任务4随着K值的增大，决策边界会变得更加平滑，决策边界的平滑也意味着模型的稳定性。但稳定不代表这个模型就会越准确。 np.random.multivariate_normal()： 从多元正态分布中随机抽取样本，将一维正态分布推广到更高维度的方法。这种分布由其均值和协方差矩阵指定。这些参数类似于一维正态分布的均值（平均值或“中心”）和方差（标准偏差或“宽度”的平方）def multiva
什么是正太分布检验？ 判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验。方法一 概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度，R代码如下： 1. norm_expression <- function(x) (1/sqrt(2*pi))*exp(-0.5*x^2)
2. #curve(norm_expression, -4, 4, col="red")
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2023-08-28 09:47:07
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当包含的因子是解释变量时，通常会从预测转向 级别差异的分析，即称作方差分析（ANOVA）组间因子因变量自变量均衡设计（balanced design）组内因子 单因素组间方差分析单因素组内方差分析重复测量方差分析 主效应交叉效应 因素方差分析 混淆因素干扰变数协变量协方差 1、ANOVA模型拟合1.aov（）函数语法：aov（formula,dat
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2024-05-22 17:40:40
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Minitab中的正态性检验提供了三种方法：Anderson-Darling(AD)，Ryan-Joiner(RJ)和Kolmogorov-Smirnov(KS)。AD检验是默认的，那它在检验非正态的时候是不是最好的方法呢？对于这三种正态性检验方法，检验结果有时是有差异的(如下图)，那么就有个问题：到底以哪种方法的结果为准？今天我们就来比较一下每种正态性检验在以下三种不同情形下检验非正态数据的能力
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2023-12-12 19:42:48
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如何使用蒙特卡洛模拟来推导随机变量可能的分布，我们回到统计数据（无协变量）进行说明。我们假设观察值是基础随机变量，具有未知分布的随机变量。这里有两种策略。在经典统计中，我们使用概率定理来推导随机变量的属性在可能的情况下的分布。另一种方法是进行计算统计。对于评估拟合度，测试正态性不是很有用。在本文中，我想说明这一点。我们使用男生的身高数据， X=Davis$height[Davis$
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2024-06-13 09:17:31
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什么是正太分布检验？ 判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验。方法一 概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度，R代码如下：norm_expression <- function(x) (1/sqrt(2*pi))*exp(-0.5*x^2)
#curve(norm_expression, -4, 4, col="red") #标准正太分布概率密度曲
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2023-06-21 20:32:14
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使用R语言的plot函数可视化对数正态分布密度数据对数正态分布是一种常见的概率分布，经常用于描述连续随机变量的正值。在R语言中，我们可以使用plot函数将对数正态分布的概率密度函数可视化。首先，我们需要生成一些对数正态分布的数据，然后再用plot函数进行可视化。下面是一个示例代码：# 导入所需的包
library(MASS)
# 生成对数正态分布的数据
set.seed(1)
data <
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2024-07-05 17:35:05
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一、 异方差性的概念对于模型 Yi??0??1Xii??2X2i????kXki??i i=1,2,…,n同方差性假设为 Var(?i)??2 i=1,2,…,n如果出现 Var(?i)??i2 i=1,2,…,n即对于不同的样本点，随机误差项的方差不再是常数，则认为出现了异方差性。 二、异方差性的后果1.参数估计量非有效2.变量的显著性检验失去意义 3.模型的预测失效 三、异方差性的检验 1.检
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2023-10-25 22:12:32
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方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）就是用于检验两组或两组以上的均值是否具有显著性差异的数理统计方法。有单因素方差分析和多因素方差分析。1 基本原理在方差分析中，把要分析的变量称为响应变量，对响应变量取值有影响的其它变量称为因素，因素的不同取值称为水平。1.1 方差分析的模型以一个单因素的例子进行分析。 四种用于缓解手术后疼痛的药品，研究它们的
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2024-03-06 15:04:24
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目录0引言1、偏态分布的定义1.1正态分布1.2偏态分布2、偏态分布的数字特征2.1均值2.2方差3、不同偏态的偏态分布——R语言3.1 代码3.2不同lambda的偏态分布图参考文献 0引言偏态分布是A. Azzalini1在1985年提出的，本文主要介绍正态分布到偏正态分布的定义，主要展示偏正态分布常见数字特征均值方差的推导，以及使用R语言对不同偏态的概率密度函数进行展示。1、偏态分布的定义
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2023-11-21 11:05:57
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正态分布是最重要的一种概率分布。正态分布概念是由德国的数学家和天文学家Moivre于1733年首次提出的，但由于德国数学家Gauss率先将其应用于天文学家研究，故正态分布又叫高斯分布。高斯这项工作对后世的影响极大，他使正态分布同时有了“高斯分布”的名称，后世之所以多将最小二乘法的发明权归之于他，也是出于这一工作。高斯是一个伟大的数学家，重要的贡献不胜枚举。现今德国10马克的印有高斯头像的钞票，其上
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2023-07-16 16:33:04
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第四部分的卡方检验是研究类别变量之间的关系，而这一部分的方差分析则是研究类别型自变量与数值型因变量之间的关系，它在形式上是比较多个总体的均值是否相等。从形式上看，方差分析与之前的t检验或z检验区别不大，都是检验均值是否相等，但在比较多个均值时，t检验需要做多次两两比较的假设检验，而方差分析只需要一次，并且方差分析中是将所有的样本信息结合在一起，增加了分析的可靠性。下面我们仍旧从三个问题出发来研究一
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2024-07-16 21:22:40
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----回归诊断----
#样本是否符合正态分布假设？
#是否存在离群值导致模型产生较大误差？
#线性模型是否合理？
#误差是否满足独立性，等方差，正态分布等假设条件？
#是否存在多重共线性？
----正态分布检验----
#正态性检验：函数shapiro.test()
#P>0.05,正态性分布#数据来源
>num=seq(10378001,10378100);num
>x1
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2024-03-14 13:44:41
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重点考察知识点汇总协方差矩阵协方差矩阵为对称矩阵协方差矩阵的对角线为各分量的方差，其余位置表示的是分量和分量的协方差多元正态分布的线性组合仍然服从多元正态分布 设，为常数矩阵，为维常向量，令，则多元条件正态分布 学会分块两个随机向量相互独立的充分必要条件协方差为0协方差的性质正交矩阵的性质：该矩阵的转置 等于 该矩阵的逆矩阵转置的性质：多元正态分布,的最大似然估计公式常用矩阵微分极大似然估计函数
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2024-04-29 16:42:13
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文章目录学习目标学习内容单个总体的t检验t检验的目的提出原假设选择检验统计量计算检验统计量的观测值和概率P-值给定显著性水平
α
\alpha
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2023-06-25 08:45:22
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假设检验假设检验的步骤1.z检验2.t检验3.两个正态总体均值差的检验4.逐对比较法5.分布拟合检验总结 假设检验的步骤(1)写出原假设和备择假设； (2)在原假设成立的条件下，构造一个统计 量，该统计量服从某一分布； (3)用已知的样本数据带入统计量的公式，得到一个检验值； （4）给定置信水平来得到一个接受域的区间，看检验值是否落在接受域中，或者用检验值和区间的临界值进行比较，来判断是否接受原假
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2023-10-17 09:03:35
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