创建列表会改变shapiro.test的结果的原因是因为shapiro.test是用于检验数据是否符合正态分布的统计检验方法。正态分布是一种常见的概率分布,具有对称性和峰度特征。而shapiro.test的原理是基于样本数据的偏度和峰度来判断数据是否符合正态分布。
当创建列表时,列表中的数据可能具有不同的分布特征,例如可能存在离群值、偏态分布等。这些特征会影响到shapiro.test的结果。如果列表中的数据符合正态分布,那么shapiro.test的结果将会接近于正态分布的理论值,否则结果将会偏离理论值。
具体来说,当列表中的数据不符合正态分布时,shapiro.test的结果可能会显示显著性差异,即拒绝了数据符合正态分布的假设。而当列表中的数据符合正态分布时,shapiro.test的结果可能会显示接受数据符合正态分布的假设。
需要注意的是,shapiro.test的结果并不是绝对的判断标准,只能作为一种参考。在实际应用中,还需要结合其他统计方法和领域知识来综合判断数据是否符合正态分布。
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