再测信度是否需要正态分布

是第一节正态分布的概念和特征一、正态分布的概念由表1.1的频数表资料所绘制的直方图,图3.1（1）可以看出,高峰位于中部,左右两侧大致对称.我们设想,如果观察例数逐渐增多,组段不断分细,直方图顶端的连

有,用normcdf(x,0,1)就是标准正态分布的分布函数.如果是带平均值和方差μ和σ的正态分布,用normcdf(x,mu,sigma)标准正态分布就是mu=0,sigma=1的特例.例如>>no

正太分布是二项分布的极限分布.显然正太分布为二项分布的近似是有条件的设独立同分布的随机变量簇X1,X2,……,Xk~B（n,p）,也就是说Xi服从参数为n和p的二项分布,i=1,2,……,k,可以证明

你可以使用SPSS的explore,或PP图,或QQ图,或One-SampleKolmogorov-SmirnovTest,或Histogram图来考察你的数据的正态分布情况（推荐Histogram图

信效度都需要分析,信度说白了指的是测试的稳定性,怎么样能够说明稳定,最简单的方式就是用这个测试测同一批人两次,如果两次结果相关高,那么测验就是可信的,有信度的,这个是真正信度的意思,也叫重测信度.由于

解题思路：关于高考解题过程：你好，正态分布是人教A版的一个高考考点，但是，北京高考会不会出现关于正态分布的题目，那就难说，所以既然是考点，就必须弄清楚。不过，正态分布这个考点比较简单，也好学。最终答案

是的,这是t检验的前提

j-b检验,即雅克贝拉检验还有其他一些分布检验如卡方检验,K-S检验,都是用来检验分布的.游程检验也可以用来检验分布.

不需要,谁和说总体服从正态分布时,样本方差和样本均值独立了啊?

分析-----非参数检验-----单样本检验弹出对话框左下角有各种分布的检验,将需要检验的变量移入对话框就可以了

相加后仍然是正态分布,只是平均值和标准差可能会改变.相乘后应该就不再是正态分布了.与原来的两个正态分布当然有关.

郑人有欲买履者,先自度其足而置之其坐.至之市而忘操之.已得履,乃曰：“吾忘持度.”反归取之.及反,市罢,遂不得履.人曰：“何不试之以足?”曰：“宁信度,无自信也.”此文言文讽刺了不懂变通的人.以教育后

SampleKolmogorov-SmirnovTest,或Histogram图来考察你的数据的正态分布情况（推荐Histogram图）.一些常见的分析方法（如t检验、方差分析等）对数据背离正态分布有

首先你要正确理解什么是信度和效度1、信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性,一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低.信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠.2、效度（Validity

根据正太分布的公式你应该先求方差或标准差然后套用公式,验证是否符合

打开数据序列,在series窗口中依次点击view-descriptivestatistics&tests-histogramandstats出现的窗口右侧最下面有Jarque-Bera统计量和其对应

原意是宁可相信量好的尺码,也不相信自己的脚.郑人买履中郑人会“信度,无自信也”是因为郑人固执己见,死守教条,不知变通,不懂得根据客观实际采取灵活对策

http://site.ntvc.edu.cn/jxcg/KJ/Bernoulli/N_table.htm追问：什么?回答：你不是要正态分布表啊,是个链接啊·

kolmogrovsmirnov检验就是一种拟合优度检验,不知道你的检验模型是什么再问：就是用的ks检验，只是分析出来我不懂怎么看这些参数来判断是否服从正态

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