誤差が正規分布しているかどうかを判断するためにRを使用した：

Question

は

は、私はこのようになります賃金と呼ばれるデータセットを持って言う：

wage 
# A tibble: 935 x 17 
    wage hours iq kww educ exper tenure age married black south urban sibs brthord meduc 
    <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <fctr> <fctr> <fctr> <fctr> <int> <int> <int> 
1 769 40 93 35 12 11  2 31  1  0  0  1  1  2  8 
2 808 50 119 41 18 11  16 37  1  0  0  1  1  NA 14 
3 825 40 108 46 14 11  9 33  1  0  0  1  1  2 14 
4 650 40 96 32 12 13  7 32  1  0  0  1  4  3 12 
5 562 40 74 27 11 14  5 34  1  0  0  1 10  6  6 
6 1400 40 116 43 16 14  2 35  1  1  0  1  1  2  8 
7 600 40 91 24 10 13  0 30  0  0  0  1  1  2  8 
8 1081 40 114 50 18  8  14 38  1  0  0  1  2  3  8 
9 1154 45 111 37 15 13  1 36  1  0  0  0  2  3 14 
10 1000 40 95 44 12 16  16 36  1  0  0  1  1  1 12 
# ... with 925 more rows, and 2 more variables: feduc <int>, lwage <dbl> 

は、私は、単純な線形回帰ところで賃金とIQを見て言ってやるがいい。

m_wage_iq = lm(wage ~ iq, data = wage) 
m_wage_iq$coefficients 

私を与え

：

## (Intercept)   iq 
## 116.991565 8.303064 

私はエラーがあることを確認したい：

ϵi∼N(0,σ2) 

Rを使用してこれを確認するにはどうすればよいですか？

Answer 1

試してみる方法はいくつかあります。

正常性をテストする方法の1つはshapiro.testです。 A p.valueがアルファレベル（通常は最大10％）を超えると、帰無仮説（すなわち、エラーが正規分布している）を拒否できないことを意味します。しかし、テストはサンプルサイズに偏っているので、QQplotを見て結果を強化したいかもしれません。

m_wage_iq（plot(m_wage_iq)）をプロットし、2番目のグラフを見ると分かります。あなたのポイントがほぼx = yの線の上にある場合、それは誤差が正規分布に従うことを示唆します。