R中的统计检验函数

1. 正态性W检验 shapiro.test()
   用Shapiro-Wilk W统计量做数据的正态性检验。
2. 经验分布的Kolmogorov-Smirnov检验 ks.test()
   Kolmogorov-Smirnov检验考察经验分布与目标分布的拟合程度，也可以用来检验两组样本是否服从相同分布。
3. 样本相关系数的区间估计 ruben.test()

   ruben.test<-function(n, r, alpha=0.05)
   {
      u<-qnorm(-alpha/)
      r_star<-r/sqrt(-r^)
      a<-*n--u^
      b<-r_star*sqrt((*n-)*(*n-))
      c<-(*n--u^)*r_star^-*u^
      y1<-(b-sqrt(b^-a*c))/a
      y2<-(b+sqrt(b^-a*c))/a
      data.frame(n=n, r=r, conf=-alpha,
                 L=y1/sqrt(+y1^), U=y2/sqrt(+y2^))
   }

   （来自《统计建模与R软件》）

4. 相关系数显著性检验 cor.test()
   提供了Pearson检验、Spearman检验和Kendall检验三种方法。
5. t检验 t.test()
6. 方差比检验 var.test()
7. 二项分布检验 binom.test()
   检验数据是否服从特定的二项分布，另外“符号检验”问题也可以转化为二项分布检验。
8. Pearson卡方拟合优度检验 chisq.test()
   检验对目标分布的拟合程度，也可以对列联表数据做独立性检验。
9. Fisher精确检验 fisher.test()
   对2×2的列联表做独立性检验。
10. McNemar列联表检验 mcnemar.test
    对2×2的列联表的“对称性”做检验。
11. Wilcoxon符号秩检验 wilcox.test()
    检验数据是否来自目标分布，也可检验两组数据是否来自同一分布（两组数据的长度可以不同）。
12. Bartlett同方差检验 bartlett.test()
    检验方差分析中残差的同方差性。
13. Kruskal-Wallis秩和检验 kruskal.test()
    检验方差分析中残差的同方差性。
14. Friedman秩和检验 friedman.test()
    检验方差分析中残差的同方差性。
15. Box-Pierce和Ljung-Box检验 Box.test()
    检验时间序列数据中的独立性。
16. 增广Dickey--Fuller单位根检验 fUnitRoots::adfTest()
    对时间序列数据最单位根检验。
17. McKinnons单位根检验 fUnitRoots::unitrootTest()
    对时间序列数据最单位根检验。

    （未完待续......）