SAS中的正态性检验
关键词:sas正态性检验 sas 正态分布检验 sas正态分布图
许多计量资料的分析方法要求数据分布是正态或近似正态,因此对原始独立测定数据进行正态性检验是十分必要的。
正态性检验主要有三类方法:
一、计算综合统计量
如动差法、夏皮罗-威尔克Shapiro-Wilk 法(W检验) 、达戈斯提诺D Agostino 法(D检验) 、Shapiro-Francia 法(W检验) .
二、正态分布的拟合优度检验
如皮尔逊χ2 检验 、对数似然比检验 、柯尔莫哥洛夫Kolmogorov-Smirov 法检验 .
三、图示法(正态概率图Normal Probability plot)
如分位数图(Quantile Quantileplot ,简称QQ图) 、百分位数(Percent Percent plot ,简称PP图) 和稳定化概率图(Stabilized Probability plot ,简称SP图) 等.
SAS规则:
当样本含量n ≤2000 时,结果以Shapiro – Wilk (W 检验) 为准,当样本含量n>2000 时,结果以Kolmogorov – Smirnov (D 检验) 为准。
SAS过程
正态分布检验的一般格式如下:
proc univariate data=数据集 normal;
var 变量;
histogram 变量;
probplot 变量;
run;
在检验中,我们的零假设是变量服从正态分布,如果test for normality检验结果的p值小于0.05水平,则拒绝零假设,否则接受零假设。
在检验中,我们的零假设是变量服从正态分布,如果TEST FOR NORMALITY检验结果的P值小于0.05水平,则拒绝零假设,否则接受零假设。
SAS中的正态性检验
(2010-03-02 13:06:22)
标签:
零假设sas正态分布分位数it |
分类: 06.统计软件 |
许多计量资料的分析方法要求数据分布是正态或近似正态,因此对原始独立测定数据进行正态性检验是十分必要的。
正态性检验主要有三类方法:
一、计算综合统计量
如动差法、夏皮罗-威尔克Shapiro-Wilk 法(W检验) 、达戈斯提诺D Agostino 法(D检验) 、Shapiro-Francia 法(W检验) .
二、正态分布的拟合优度检验
如皮尔逊χ2 检验 、对数似然比检验 、柯尔莫哥洛夫Kolmogorov-Smirov 法检验 .
三、图示法(正态概率图Normal Probability plot)
如分位数图(Quantile Quantileplot ,简称QQ图) 、百分位数(Percent Percent plot ,简称PP图) 和稳定化概率图(Stabilized Probability plot ,简称SP图) 等.
SAS规则:
当样本含量n ≤2000 时,结果以Shapiro – Wilk (W 检验) 为准,当样本含量n>2000 时,结果以Kolmogorov – Smirnov (D 检验) 为准。
SAS过程
正态分布检验的一般格式如下:
proc univariate data=数据集 normal;
var 变量;
histogram 变量;
probplot 变量;
run;
在检验中,我们的零假设是变量服从正态分布,如果test for normality检验结果的p值小于0.05水平,则拒绝零假设,否则接受零假设。
在检验中,我们的零假设是变量服从正态分布,如果TEST FOR NORMALITY检验结果的P值小于0.05水平,则拒绝零假设,否则接受零假设。
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