SAS中的正态性检验

SAS中的正态性检验

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

正态分布分类： 06.统计软件分位数it

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。