用R绘制正态机率图并进行正态性检定

R软件的强项是统计与绘图，笔者初次学习R程序，而学习软件最好的方法就是实践，不想跟着R软件教学，而直接挑战有用的话题，于是选择正态机率图并进行正态性检定作为学习R语言的主题，下图是学习的成果此次R语言程序学习重点

1 数据输入，此次以vector输入

x=c(57,67,49,64,73,91,66,87,74,58,62,74,84,87,67,61,89,72)

2 数据的叙述统计方法如同Minitab显示样本数、平均与标准偏差，而R语言对应的函数是length(x)、mean(x)与sd(x)，此结果用来拟合正态分布

3 正态性检定套件因为需要进行正态性检定，JMP预设是Shapiro-Wilk
normality test，安装R软件时已经自动安装在『stat』套件中，指令为shapiro.test(x)，另一方面Minitab预设是Anderson-Darling
normality test，『stat』套件并无此检定法，于是上网搜寻有一『noetestt』套件可供使用，指令为ad.test。

4 绘制正态机率图

参考上图，正态机率图有4个元素与指令

1) 拟合正态分布直线 plot()

2) 数据点 – 若呈近似直线，则可直觉地判定为正态分布 points()

3) 网格线 – 美化grid()

4) 图例 – 统计检定结果的输出 legend()