r - 正态性测试在 R 中重复 1000 次 : Shapiro Wilk, Jarque Bera，Lilliefors

Question

学生和专业人士，

我目前正在尝试对随机样本大小 (T=10,30,50,100,500) 进行正态性检验。

我用于正态性测试的函数如下:

sim1 <- rnorm(10)

sw10 <- shapiro.test(sim1)

这适用于每个样本量

这会产生一个包含测试信息的列表，必须以 90%、95% 和 99% 的置信水平进行解释。

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，当计算相同的 p 值时，使用相同的样本 sim1 并没有帮助。

那么我应该使用以下内容吗？

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

另外，我必须计算相对拒绝频率，如何提取该信息？

致以诚挚的问候

Answer 1

如果我的理解是正确的，那么它就像是，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，拒绝结果如下:

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

FALSE  TRUE 
  961    39