如果一组数据不符合正态分布,如何求得置信区间

我认为是的,不过σ应该是标准差.

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

可以利用数据处理工具中的直方图直接做,只是自己要将接收区间选择好,首先先将数据排序,然后选择区间点（等距）,比如最小值为6.5,最大值为10.9,可设接收点为6.4,6.8,7.2,.直到大与10.9

sig大于0.05,说明结果不显著,即拒绝虚无假设,接受原假设,就是你检验的那个是真的.如果你检验的是“是否为正态分布”那么,结果就说明是正态分布

其实用SPSS分析时,要分析数据是否服从正态分布一般可以万采取下列几种做法1、K-S检测,在explore中会有这一选项,在非参数检验中也有,它会给出一个sig,你通过看这个数就可以判断数据是否服从正

data=[83.0136792575.3419811358.57576.8417452880.192581.9507075571.6979.5868.7556176.09268574.02575.3

你给的数据有误 ,不是正太分布,帮你修改下数据x=5  6  7  8   9  

这个用matlab去做,spss好像不行我替别人做这类的数据分析蛮多的

analyze->descriptiveandstatistics->exploreplots里选stem-and-leaf,histogram,normalityplotsandtests等等最后结

标准偏差标准偏差(StdDev,StandardDeviation)-统计学名词.一种量度数据分布的分散程度之标准,用以衡量数据值偏离算术平均值的程度.标准偏差越小,这些值偏离平均值就越少,反之亦然.

用JB检验,先计算Skewness和Kurtosis值,然后根据JB=n*(Ske^2+(Kur-3)^2/4)/6计算出JB(n是样本容量,S和K的值,Excel里有公式可以直接算）,然后查询你要求

两句话：1.正态分布（normaldistribution）又名高斯分布（Gaussiandistribution）2.cftool里面也可以自定义拟合的表达式.

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

PROCUNIVARIATEDATA=数据集名NORMALPLOT;VAR变量;RUN；如果对数不行,还可以用COX-BOX转换,或是其它的...对数和COX-BOX这两种转换方式居多

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

这个用matlab去做spss也可以拟合正态分布曲线的,但是不会告诉你参数我替别人做这类的数据分析蛮多的

设X服从分布N（4.7,0.3*0.3）x的样本分别是X1,X2,X36令Y=（X1+X2一直加到X36）/36=x1/36+x2/36直加到X36/36则Y也服从正态分布E(Y)=4.7D（Y）=0

可以.但是有些分布的这样表示意义不大.原因是正态分布这样做是因为正态在均值左右的标准差覆盖面积基本稳定确定.那样表示会比较方便.

这个差距不大吧,如果有问题,题目后面会让你改错,没有的话就是对的吧,可能你不理解,图像就按这个画.如果是考试遇到这个情况（一般不可能）你就要问监考老师了,有问题的话老师会告诉你的.我感觉他发你卷子做,

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）