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怎么判断近似正态分布
16袋糖的平均值
近似
服从
正态分布
吗?
答:
根据中心极限定理,16袋糖的平均值
近似
服从
正态分布
,其数学期望μ等于总体平均值,标准差σ等于总体标准差除以样本量的平方根(即s/√n),其中n为样本量。因为要求置信度为0.95,所以置信水平为95%,也就是α=0.05。由于求的是双侧置信区间,所以α/2=0.025。在正态分布表中查得:Z0.025=1...
什么是
正态分布
假设检验Q-Q图,什么又是PP图,是
怎么
来的
答:
P-P图和Q-Q图主要用来
判断正态分布
。P-P图和Q-Q图的目的性基本一致,但原理上有着区别。P-P图,其原理在于如果数据正态,那么数据的累积比例与正态分布累积比例基本保持一致。分别计算出数据累积比例,和假定正态时的数据分布累积比例;并且将实际数据累积比例作为X轴,将对应正态分布累积比例作为Y轴...
用spss
判断正态
性检验的几种方法
答:
Kolmogorov-Smirnov Test 的结果中, z 值等于0.532,p值等于0.940>0.5,因此数据呈
近似正态分布
。Descriptive statics结果中,偏度系数Skewness=-0..33;峰度系数Kurtosis=-0.517;两个系数都小于1,可认为近似于正态分布。QQ Plot 中,各点近似围绕着直线,说明数据呈近似正态分布。结果思考:检验...
正态分布
3σ原则
怎么
用
答:
中心极限定理:中心极限定理指出,当样本量足够大时,不论原始总体是什么分布,样本均值的分布都
近似
服从
正态分布
。这使得正态分布及其3σ原则在实际应用中具有广泛的适用性。异常值处理:当遇到异常值时,需要进行进一步的调查和
判断
。异常值可能是由数据采集错误、测量误差或极端情况等造成的。根据实际情况...
判断
概率
分布
及求置信区间
答:
那用上面两种办法的分析结果,
如何判定正态分布
呢?一般可以根据:k-s test的值和P值,descriptive,qq plot 等方法都可以检验数据的正态性。P值,也就是sig.越接近1越好,一般认为大于0.5就为正态分布。Descriptive statics结果中,偏度系数Skewness峰度系数Kurtosis两个系数都小于1,可认为
近似
于正态...
标准
正态分布
的性质
答:
客观世界中很多变量都服从或
近似
服从
正态分布
,且正态分布具有很好的数学性质,所以正态分布也是人们研究最多的分布之一。正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为
钟形曲线
。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布,记为N(μ,σ2)。其概率...
spss
正态
性检验
怎么
操作
答:
方法三:K-S正态检验这是在不确定数据分布是否成正态性分布经常用的检验方法,在分析洗项卡下,选择:分析-非参数检验-日对话框-样本K-S。用K-S作正态性检验则是通过对比数据序列与标准
正态分布
有没有显著性差异来
判断
序列是否满足正态分布。通过比较检测P值,说明与正态性没有显著差异,成正态...
正态分布
的分布曲线
答:
正态分布
曲线性质1.当x<;μ时,曲线上升;当x>;μ时,曲线下降。当曲线向左右两边无限延伸时,以x轴为渐近线。2.正态曲线关于直线x=μ对称。3.σ越大,正态曲线越扁平;σ越小,正态曲线越尖陡。4.在正态曲线下方和x轴上方范围内区域面积为1。3σ原则:P(μ-σ<X≤μ+σ)=68.3%P...
总结二项
分布
的
近似
计算方法,比较那种方法更优
答:
二项分布的近似计算方法主要有两种:一是泊松分布近似法,二是
正态分布近似
法。泊松分布近似法的基本思想是,当n足够大,p足够小时,二项分布可以用泊松分布来近似。这是因为当n很大,p很小时,二项分布的参数np和n(1-p)都很大。根据中心极限定理,二项分布可以
看
作是泊松分布的一个特例。具体计算...
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正态
性和平稳性检验
答:
统计学里, Kolmogorov–Smirnov 检验(亦称:K–S 检验)是用来检验数据是否符合某种分布的一种非参数检验,通过比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布来
判断
是否符合检验假设。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。ks.test 函数进行正态性检验的原假设为H0:数据符合
正态分布
。
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