Normality-Test - Nhãn - NZQIRChttps://nzqirc.xyz/tags/normality-test/Normality-Test - Nhãn - NZQIRCHugo -- gohugo.ioviThis work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.Thu, 06 Aug 2026 10:00:00 +0700Kiểm định Shapiro-Wilkhttps://nzqirc.xyz/posts/math/stats/shapiro-wilk-test/Thu, 06 Aug 2026 10:00:00 +0700Du Mãhttps://nzqirc.xyz/posts/math/stats/shapiro-wilk-test/Phân phối chuẩn là nền tảng của nhiều mô hình thống kê và hồi quy tuyến tính. Trước khi áp dụng các phương pháp này, việc kiểm tra xem dữ liệu có vi phạm giả định chuẩn hay không là điều cần thiết. Kiểm định Shapiro-Wilk là một trong những công cụ thống kê mạnh mẽ nhất cho mục đích này.

Giả thiết của kiểm định

Tương tự như hầu hết các bài toán kiểm định thống kê khác, Shapiro-Wilk hoạt động dựa trên hai giả thiết đối nghịch nhau:

]]>Biểu đồ Q-Qhttps://nzqirc.xyz/posts/math/stats/qq-plot/Mon, 03 Aug 2026 11:00:00 +0700Du Mãhttps://nzqirc.xyz/posts/math/stats/qq-plot/<p>Trong hành trình phân tích dữ liệu và thống kê, một trong những bước quan trọng đầu tiên là kiểm tra xem dữ liệu của chúng ta có tuân theo một phân phối lý thuyết nào đó hay không. Trong đại đa số trường hợp, chúng ta thường kỳ vọng dữ liệu của mình mang hình dáng của <strong>phân phối chuẩn (Normal distribution)</strong>. Lý do là bởi hầu hết các mô hình thống kê, từ học máy cơ bản, hồi quy tuyến tính cho đến các kiểm định giả thiết quen thuộc (như t-test, ANOVA), đều được xây dựng dựa trên giả định nền tảng rằng sai số hoặc bản thân dữ liệu phải xấp xỉ chuẩn.</p>