R in a Nutshell

Test einer Stichprobe auf Normalverteiltheit

Zur Überprüfung, ob eine Datenreihe normalverteilt ist, bietet R die Funktion shapiro. test() an, die einen Shapiro-Wilk-Test durchführt:

shapiro.test(x)

Wir führen unser Beispiel mit den Field-Goal-Distanzen von oben fort. Waren die Field-Goal-Distanzen normalverteilt? Mein erster Impuls ist immer, mir die Verteilungsform mit einem Histogramm oder einem Quantil-Quantil-Plot anzusehen. Mit dem folgenden R-Code bekommen wir gleichzeitig:

> par(mfcol = c(1, 2), ps = 10, cex.main = 1, cex.axis = 0.8) > > hist(Field.Goals$Yards, breaks = 25, + main = "Histogramm\nField-Goal-Distanzen", + xlab = "Field-Goal-Distanzen (yd)", + ylab = "Häufigkeit") > > qqnorm(Field.Goals$Yards, pch = ".", + main = "Q-Q-Plot\nField-Goal-Distanzen", ...