t检验只能用于正态分布吗

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/19 08:56:56
驾崩可以用于哪些人?“驾崩”只能用于皇帝吗?

驾崩,也做崩、山陵崩,宾天,是表示天子死亡的一种委婉说法.语源自《礼记·曲礼下》:“天子死曰崩”.“驾”则出自《后汉书·舆服志》“天子出,有大驾,有法驾,有小驾”.将封建社会最高统治者称为“天子”始于

相濡以沫 只能用于夫妻间吗?

相濡以沫,出自《庄子·大宗师》,原文“泉涸,鱼相与处于陆,相呴以湿,相濡以沫,不如相忘于江湖.与其誉尧而非桀也,不如两忘而化其道.”濡:沾湿;沫:唾沫.泉水干了,为了保住生命,两条鱼吐沫互相润湿.比喻

between 只能用于两者吗

说明:引用此文请注明出处,并务请保留后面的有效链接地址,谢谢!【题目】________sewing,cooking,andraisingchildren,shewaskeptbusy.A.Betwee

SPSS独立样本t检验的样本如何检验其是否符合正态分布?

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

两个独立样本t检验,如果样本非正态分布怎么办?用spss

1.通过F检验可以看到方差是否相等,你说的对的,看第二行2.样本标准差可以使用描述统计中的功能来计算,例如descpritivestatistics3.如果样本数量30以上,可以当作正态分布.如果是小

spss 检验正态分布

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

两组样本不符合正态分布,T检验做不了,怎么做检验?求助!

符号秩和检验就行analyse---nonparametrictest--2independentsamplesWald-Wolfowitz游程检验也行自己选一个非参的就行里面有个testtype就是

and 只能用于肯定句or只能用于否定句和疑问句吗

不是这样说的,是and和or都表示“和”的意思时,and用于肯定,or用于否定.IlikebananasandapplesIdon'tlikebananasorapples作为或者讲时or可以用于肯定

配对样本方差齐但不是正态分布可以用T检验吗

T检验的前提是服从正态分布,跟下面所说一样,大样本是可以的,一般大于30就算大样本.方差齐性看F值的相伴概率,置信度0.95,相伴概率大于0.05则方差齐,反之方差不齐.

多元正态分布如何检验?

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

欧姆定律只能用于纯电阻电路吗?

两端电压,电流为I,电阻为R,则内耗功率为I2R,输入功率为UI,输出功率为UI-I2R,当然欧姆定律不能用,这种题不难的

统计学中进行单样本T检验,已知总体一定符合正态分布,采集的样本(n=30)的数据也必须符合正态分布吗

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

seasons greetings只能用于圣诞节问候吗?

season特指winterseason,一般只用于圣诞节问候.应该写为:Season'sGreetings

良莠不齐只能用于形容人吗

不是,也可以形容植物.比如一地的茶苗因为栽培原因良莠不齐.还有动物也可以形容的.

教科书上给出了很多种概率分布函数,如正态分布,指数分布,还有用于统计检验的分布如T分布,X^分布等等,请问这些分布是怎么

推荐你一本书,《大学数学实验》,清华大学出版社,作者姜启源.认真读下第10章和第11章,相信你一定会受益匪浅——如果没学过概统,这两章的知识足够;学过的话,就当是精要吧.实际上,如果不是数学系的学生,

between只能用于两者吗

一般说来,between指两者,among指三者.但是在现代英语中,among表示三者(以上)的“在……中间”,其宾语通常是一个表示笼统数量或具有复数意义的名词或代词:amongthechildren

ago last只能用于过去时吗

不一定啊,你要看具体语境.比如说明书上写:First,turntheblenderon.Second,putthebananaintotheblender.Atlast,turntheblendero

统计学中t分布是正态分布吗?

t分布是单峰分布,以0为中心,左右对称,类似于标准正态分布.随着自由度逐渐增大,t分布逐渐逼近标准正态分布.当自由度趋于无穷时,t分布就完全成为标准正态分布.再问:当自由度不趋于无穷的时候的t分布是正