用R分别判断一组数据是否服从正态分布。 卡方拟合优度检验或者正态性百检验都可以检验一串数据度是否服从正态分布。问如果你用spss里面就有正态性检验QQ图答PP图如果你用专R就用shapiro.testkolmogorov-smirnov非参数检验K-S检验如果你用matlab就是normplot实际就属是QQ图
R语言怎么检验分布是不是T分布 ks.test()实现了KS检验，可以检验任意样本是不是来自给定的连续分布。你这里的用法就是：ks.test(data，pt，df=df)#data是样本的数据，df是要检验的t分布的自由度我们可以用很多方法分析一个单变量数据集的分布。最简单的办法就是直接看数字。利用函数summary 和fivenum 会得到两个稍稍有点差异的汇总信息。此外，stem(\\茎叶\"图)也会反映整个数据集的数字信息。attach(faithful)summary(eruptions)Min.1st Qu.Median Mean 3rd Qu.Max.1.600 2.163 4.000 3.488 4.454 5.100fivenum(eruptions)[1]1.6000 2.1585 4.0000 4.4585 5.1000stem(eruptions)The decimal point is 1 digit(s)to the left of the|16|07035555558818|00002223333333557777777788882233577788820|0000222337880003577822|000233557802357824|0022826|2328|08030|732|233734|25007736|000082357738|233333558222557740|000000335778888800223355557777842|0333555577880023333355557777844|0222233555778000000002333335777888846|000023335770000002357848|0000002233580033350|0370茎叶图和柱状图相似，R 用函数hist 绘制柱状图。hist(eruptions)让箱距缩小，绘制。
R语言 对于10万以上的大数据怎么做正态性检验 省事一点的话就ks.test(x，pnorm)虽然可能没有shapiro.test那么powerful，不过这么大的数据应该差不多。或者qqnorm(x)；。
