皮尔逊相关系数分析是否需要服从正态分布-搜答案-智慧作业帮

从表中我们可以看到,EDI与EDI的相关系数为1（这是显然的,自己跟自己跟定线性相关）,类似的,矩阵对角线位置都是1.其余不相同的两个变量相关系数在-1到1之间,如EDI与HP的相关系数为0.261.

各种分析对应的目标和具体的要求不一样,并且侧重点也不一样.

表1和表2用两种方法给出皮尔森相关系数r和P值（Sig）表1：r=1,P=0.945>0.05没有相关性表1：r=1,P=0.200>0.05没有相关性表3用了ANOVA（方差分析）分析显著性P=0.

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.

可以不阐明,因为绝对是弹性体才能体现模态.刚体有刚体模态,即刚体移动,刚体本身不变形（不发生振动）,模态频率为0.

是说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标.

看相关系数值和概率sig值,如果sig

首先你的提法有误：提到分布,必须是指的随机变量的分布,而不是事件,至于判断是否服从二项分布,先看该随机变量是否表示的某个n重伯努利实验的随机事件的次数,一般而言,在具体题目中,满足独立,同分布,且结果

你好P>0.05认为符合正态分布再问：你好，再问下，是上面两个检验都是只要p＞0.05就认为是服从正态分布吗？再答：上面两个方法等价

看你的目的了你如果只是要看这些自变量之间的相关性,那就这样就可以了.如果你要将自变量进行主成分分析,那相关性高就适合做因子分析如果你要将自变量与因变量构建模型,那自变量的相关性高,说明共线性严重,需要

相关性系数1≤｜r｜≥0,一般认为｜r｜≥0.6时认为相关性是显著的,具体的怎么去计算要查统计学上的r(n-2)分布表,它与回归方程Y=a+bx中的b有相同的正负符号!

主成分分析不计单位,可以选择将数据标准化.

p=cov(x,y)/[√D(x)*√D(y)]cov(x,y)=E(x*y)-E(x)*E(y)=E(x^3)-E(x)*E(x^2)=E(x^3)=∫∞(x³*e^(-x²/2

从你的统计结果看,两者均不相关（SIG均大于0.05)但是,你采用方法可能不对,年级、性别都是定序变量,不适合用皮尔森相关系数分析的

保险起见,还是要写原理,再分析材料.先答原理,又是高考阅卷老师不看仔细看后面的.以前我们学校是这样的,不懂你们是怎样的.一般答原理是不扣分的.

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

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

相关系数R表示两个变量之间线性相关关系再问：什么意思啊再问：哦哦，谢谢再问：对了，那r怎么算

哲学思考的是本体问题,科学思考的是具象问题,从科学的来源可以知道,科学是分科之学,也就是对哲学中局部的,具体的问题进行分别研究.现在的科学博士都还叫哲学博士,原因在此.不是哲学服从于科学,而是科学研究

显著的负相关性再问：为什么显著相关，请分析一下。。不是相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱么。再答：