正态性测试在R中重复1000次: Shapiro，Jarque Bera，Lilliefors

正态性测试是用于检验数据是否服从正态分布的一种统计方法。在R语言中，可以使用多种方法进行正态性测试，包括Shapiro-Wilk检验、Jarque-Bera检验和Lilliefors检验。

1. Shapiro-Wilk检验： Shapiro-Wilk检验是一种常用的正态性检验方法，适用于样本量较小的情况。它的原假设是数据服从正态分布。在R中，可以使用shapiro.test()函数进行Shapiro-Wilk检验。示例代码如下：

# 假设数据存储在变量x中
result <- shapiro.test(x)

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1. Jarque-Bera检验： Jarque-Bera检验是一种基于样本偏度和峰度的正态性检验方法，适用于样本量较大的情况。它的原假设是数据服从正态分布。在R中，可以使用jarque.bera.test()函数进行Jarque-Bera检验。示例代码如下：

# 假设数据存储在变量x中
result <- jarque.bera.test(x)

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1. Lilliefors检验： Lilliefors检验是一种基于经验分布函数的正态性检验方法，适用于样本量较小的情况。它的原假设是数据服从正态分布。在R中，可以使用lillie.test()函数进行Lilliefors检验。示例代码如下：

# 假设数据存储在变量x中
result <- lillie.test(x)

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需要注意的是，以上推荐的腾讯云产品仅为示例，实际选择产品应根据具体需求和场景进行评估。