作业帮正态分布检验的算法
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/09 19:36:04
我认为是的,不过σ应该是标准差.
你是用什么检验的matlab有jbtest和kstest的函数据我所知ks检验是利用累计分布去测试是否符合某个分布的你这里的所谓ks分布5条gauss曲线是怎么来的?貌似曲线本身是多峰gauss曲线再
0.05就可以.但这也只是取决于你的风险承受度.如果你能承受的只是0.005,那么大于0.005,就可以认为是正态.这里的前提是先认为这个分布就是正态分布,大于0.05（或0.0005）时只是没有足够
最后一个渐近显著性就是sig值,你这是汉化版的,没有显示sig值
T检验不需要正态分布的前提,检验用的是T分布再问：THX！是我看书不认真，的确只要求方差齐即可。还想请教：如果我采集1000个人的信息来了解某疾病的发病因素，筛查出来患病的有150个。采集的变量有性别
选择菜单analyze（分析）——descriptivestatistics——descriptives,弹出descriptives对话框,把分析的变量（X）选入Variable(s)列表框中,点O
采用非参数检验里面也有相关的检验方法
建议你下一个教程看看~有很多专门的教程,里面很详细的.实在不懂的话我QQ教你
a=[];figure(1);hist(a);%作频数直方图figure(2);normplot(a);%分布的正态性检验[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(a
SPSS将其归入非参数检验中,按以下步骤：Analyze>NonparametricTests>LegacyDialogs（低版本SPSS这一步不存在）>1-SampleK-S.可以同时分析四个分布.
oolbraceMatg(constchar*str){intbrace=0;for(inti=0;i
1方法 性质1：设X是一个随机变量,其分布函数为F(x),则Y=F(X)服从在〔0,1〕的均匀分布. 性质2：设X1,K,Xn是某个分布的一个简单样本,其分布函数为F(x),由性质1可知,在概率意
h为测试结果,若h=0,则可以认为X是服从正态分布的;若h=1,则可以否定X服从正态分布;p为接受假设的概率值,P越接近于0,则可以拒绝是正态分布的原假设;jbstat为测试统计量的值;cv为是否拒绝
在SPSS上,对数正态分布检验只能使用P-P图或Q-Q图.残差图主要看其形状是否有规律,而不仅仅是看其波幅,至于波幅在什么范围并没有一个通用的标准.对于你的数据,数据点基本紧紧地围绕在P-P图的45度
根据中心极限定理来说,如果样本量大于30,x的抽样分布服从正态分布
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
若期望u已知,利用(Xi-u)/&(方差)是标准正太的性质,那么它的平方属于塌方分布,在显著性水平条件下.即可找出其拒绝域!
基于正太分布的原因是大自然界中的多数自然现象或者日常的多数数据都是符合正态分布的,也就是类似一个倒U曲线.当然也有不是正态分布的现象,比如投硬币的数据,就是一个二元分布,比如化学中一些元素的放射性这些
当然也可用辅助函数法(二重积分换元)直接得出倒数第三行的公式.