在 R 中重复 1000 次的正态性测试：Shapiro Wilk、Jarque Bera、Lilliefors

Question

学生和专业人士，

我目前正在尝试为随机样本量 (T=10,30,50,100,500) 编写正态性检验程序。

我用于正态性测试的函数如下：

sim1 <- rnorm(10)

sw10 <- shapiro.test(sim1)

每个样本量都是如此

这会生成一个列表，其中包含必须以 90%、95% 和 99% 的置信度水平解释的测试信息。

我面临的问题是我需要重复这个过程 1000 次。但是在这种情况下使用相同的样本 sim1 没有帮助，因为计算的是相同的 p 值。

所以我要使用以下内容吗？

rsw10 <- replicate(shapiro.test(rnorm(10))

此外，我还必须计算相对拒绝频率，如何提取该信息？

此致

Answer 1

如果我没猜错的话，它是这样的，首先是重复次数，然后是函数：

sim = replicate(1000,shapiro.test(rnorm(10)))

假设 alpha 为 0.05，拒绝情况如下：

table(sim["p.value",]<0.05)

FALSE  TRUE 
  961    39

Normality tests repeating 1000 times in R: Shapiro Wilk, Jarque Bera, Lilliefors