Shapiro-Wilk检验：正态性检验公式 - 统计学

Shapiro公式是一个用于统计学中正态性检验的公式。它由Samuel Shapiro在1965年提出，用于检验一个数据集是否来自一个正态分布。\n\nShapiro公式的数学表达式为：\n\nW = (1 - a) * R\n\n其中，W是Shapiro-Wilk统计量，a是一个常数，R是由数据集的观测值按升序排列后得到的标准化残差。\n\nShapiro-Wilk统计量W的值介于0和1之间。如果数据集的正态性较好，W的值会接近1；如果数据集偏离正态性，W的值会接近0。因此，可以通过比较W的值和一个临界值，来判断数据集的正态性。\n\nShapiro公式的应用范围广泛，可以用于各种统计分析中，例如假设检验、回归分析等。它在统计学中被广泛使用，是一种常见的正态性检验方法之一。