R语言做正态性检验

摘自：吴喜之：《非参数统计》（第二版），中国统计出版社，2006年10月：P164-165

1、ks.test()
   
例如零假设为N（15,0.2），则ks.test(x,"pnorm",15,0.2)。如果不是正态分布，还可以选"pexp",
"pgamma"等。
2、shapiro.test()
   
可以进行关于正态分布的Shapiro-Wilk检验。
3、nortest包
   
lillie.test()可以实行更精确的Kolmogorov-Smirnov检验。
   
ad.test()进行Anderson-Darling正态性检验。
   
cvm.test()进行Cramer-von Mises正态性检验。
   
pearson.test()进行Pearson卡方正态性检验。
   
sf.test()进行Shapiro-Francia正态性检验。
4、fBasics包
   
normalTest()进行Kolmogorov-Smirnov正态性检验。
   
ksnormTest()进行Kolmogorov-Smirnov正态性检验。
   
shapiroTest()进行Shapiro-Wilk's正态检验。
   
jarqueberaTest()进行jarque-Bera正态性检验。
   
dagoTest进行D'Agostino正态性检验。
   
gofnorm采用13种方法进行检验，并输出结果。