正規性の検定:シャピロ・ウィルク検定

shapiro.test() https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/shapiro.test.html ・帰無仮説:『データは正規分布からの標本である』。 ・本例ではdataset1、dataset2のvalueは共に、有意水準5%では、帰無仮説が棄却されデータの分布に正規分布を仮定することは出来ない、となる(対立仮説を採択)。※p-valueは共に0.05未満。 equation_20140829_01 equation_20140829_02
> library(tseries)

    ‘tseries’ version: 0.10-32

    ‘tseries’ is a package for time series analysis and computational finance.

    See ‘library(help="tseries")’ for details.

> setwd("C:/Users/USERNAME/Desktop/R_Folder")

> dataset1<-read.table(file="sample1.csv",header=TRUE,sep=",")

> dataset2<-read.table(file="sample2.csv",header=TRUE,sep=",")

> head(dataset1)
       date value
1 2009/9/16 90.97
2 2009/9/17 91.15
3 2009/9/18 91.20
4 2009/9/24 91.28
5 2009/9/25 90.70
6 2009/9/28 88.90

> head(dataset2)
        date value
1 2012/12/26 85.15
2 2012/12/27 85.80
3 2012/12/28 86.55
4   2013/1/4 87.65
5   2013/1/7 88.08
6   2013/1/8 87.53

> y1<-dataset1$value

> y2<-dataset2$value

> plot(diff(y1))

> plot(diff(y2))

> shapiro.test(diff(y1))

        Shapiro-Wilk normality test

data:  diff(y1)
W = 0.9614, p-value = 1.017e-13

> shapiro.test(diff(y2))

        Shapiro-Wilk normality test

data:  diff(y2)
W = 0.9718, p-value = 4.331e-07


参考文献 ・石田基広.『改訂2版 R言語逆引きハンドブック』.C&R研究所.pp703アプリケーション R Core Team (2013). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL http://www.R-project.org/.