Тесты на нормальность повторяются 1000 раз в R: Шапиро Уилк, Жарке Бера, Лиллифорс

Question

студентов и специалистов,

В настоящее время я пытаюсь запрограммировать тесты на нормальность для случайных размеров выборки (T = 10,30,50,100,500).

Функции, которые я использую для тестов на нормальность, следующие: следующее:

sim1 <- rnorm(10)

sw10 <- shapiro.test(sim1)

и это для каждого размера выборки

В результате получается список с тестовой информацией, которая должна интерпретироваться с уровнями достоверности 90%, 95% и 99%.

Проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в том, что мне нужно повторить этот процесс 1000 раз. Но использование одного и того же примера sim1 не помогает в этом случае, пока вычисляются одинаковые p-значения.

так я могу использовать следующее?

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

Плюс мне нужно вычислить относительные частоты отклонения, как мне извлечь эту информацию?

С наилучшими пожеланиями

Answer 1

Если я вас правильно понял, это выглядит примерно так: сначала у вас количество повторений, а затем функция:

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

отклонения go как, при условии, что альфа равна 0,05:

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

FALSE  TRUE 
  961    39