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非正态分布图怎么解读
不是正态分布
的数据
怎么
分析
答:
第一种情况:数据本来就不是正态的
。如果明确知道样本数据所代表的总体本来就不是正态分布的,可以考虑寻求变换,通常都会找到恰当的变换参数。但有些数据也不一定能够变换成功,这时可以采用非参数检验来进行分析。第二种情况:存在异常点。如果确认是异常点,可以考虑剔除。但如果找不到产生异常点的原因...
不符合
正态分布
的数据应该
如何
分析?
答:
1.非参数检验:非参数检验是一种不依赖于总体分布假设的统计方法,适用于任何类型的数据。常见的非参数检验方法有卡方检验、Wilcoxon秩和检验、Mann-WhitneyU检验等。这些方法可以用于比较两组或多组数据的中位数、频率或其他统计量的差异。2.数据转换:如果数据不符合
正态分布
,可以尝试对数据进行转换,...
怎样
判断一个数据点是否服从
正态分布
?
答:
1、直方图:表示连续性变量的频数分布,可以用来考察是否服从
正态分布
选择“图形”下拉菜单中的“旧对话框”,选择“旧对话框”中的“直方图”;把变量“x2”放入变量框中,勾选“显示正态曲线”;2、P-P图和Q-Q图。(1)P-P图反映了变量的实际累积概率与理论累积概率的符合程度,Q-Q图反映了变...
如何
判断一组数据是否为
正态分布
?
答:
检验方法一:看偏度系数和峰度系数 我们把SPSS结果最上面的一个表格拿出来看看(见下图):偏度系数Skewness=-0.333;峰度系数Kurtosis=0.886;两个系数都小于1,可认为近似于
正态分布
。检验方法二:单个样本K-S检验 在SPSS里执行“分析—>非参数检验—>单个样本K-S检验,弹出对话框,检验变量...
spss判断是否符合
正态分布
答:
当偏度<0时,分布为左偏,即拖尾在左边,峰尖在右边,也称为负偏态;注意:数据分布的左偏或右偏,指的是数值拖尾的方向,而
不是
峰的位置,容易引起误解。2、峰度(Kurtosis):描述数据分布形态的陡缓程度(图2)。当峰度≈0时,可认为分布的峰态合适,服从
正态分布
(不胖不瘦);当峰度>0时,...
如何
检验数据是否
正态分布
?
答:
非参数检验:灵活应对对于不满足
正态分布
的数据,可以选择K-S和S-W检验。在SPSS中,调整路径为【分析】-【描述统计】-【探索】→【图】→直方图、正态图。例如,对于40名大侠的身高数据,若S-W检验的P值大于0.05,则可初步判断为正态。结论与应用策略正态分布并非绝对要求,特别是在...
Welch检验和Brown-Forsythe检验结果
怎么解读
?
答:
首先做一下你的因变量是
不是正态分布
的,然后才可以做方差分析,以后做了方差分析的结果:1)先看方差齐性,如果如果显著性<0.10,说明方差不齐,那么结果就应该看welch检验和brown-Forsythe检验,这两个检验是近似F分布,但是不要求方差齐性的时候,至于看哪个随你 2)如果显著性大于0.10,说明方差...
用minitab
怎么
检验数据分布是否为
正态分布
?
答:
1、首先在电脑中打开Minitab软件,输入需要分析的数据,按照一列的方式输入。2、依次在工具中选择菜单 统计-->基本统计量-->正态性检验。3、在弹出的对话框中,按照图示的方式设置相关参数。4、最后点击确定后,对数据结果进行
解读
。解读:P值0.29大于通常的0.05,所以证据表明数据符合
正态分布
。
非标准
正态分布如何
化为标准正态分布
答:
如果非标准
正态分布
X~N(μ,σ^2),那么关于X的一个一次函数 (X-μ)/σ ,就一定是服从标准正态分布N(0,1)。举个具体的例子,一个量X,是非标准正态分布,期望是10,方差是5^2(即X~N(10,5^2));那么对于X的线性函数Y=(X-10)/5,Y就是服从标准正态分布的Y~N(0,1)。
非标准
正态分布如何
化为标准正态分布
答:
如果非标准
正态分布
X~N(μ,σ^2),那么关于X的一个一次函数 (X-μ)/σ ,就一定是服从标准正态分布N(0,1)。举个具体的例子,一个量X,是非标准正态分布,期望是10,方差是5^2(即X~N(10,5^2));那么对于X的线性函数Y=(X-10)/5,Y就是服从标准正态分布的Y~N(0,1)。
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