数据不服从正态分布,可以计算CPK?
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/05 20:49:36
将标题选上.即将B4和C4选上.选择范围应该是B4:C14.
其实用SPSS分析时,要分析数据是否服从正态分布一般可以万采取下列几种做法1、K-S检测,在explore中会有这一选项,在非参数检验中也有,它会给出一个sig,你通过看这个数就可以判断数据是否服从正
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
∵X~N(2,σ^2) ∴P(X<2)=0.5 ∵P(0<X<2)=P(2<X<4)=0.3∴P(X&
x服从均值为0的正态分布.设x的标准差为a,则x的密度函数g(t)=(2PIa^2)^(-1/2)exp{-t^2/(2a^2)}E|x|=S_{-无穷->+无穷}|t|g(t)dt=2S_{0->+
直方图是影像每个象元它分布在不同像素的直观显示一般x轴是0-255,y轴是频率;比如你图像偏暗那么直方图显示的特征就是左边的多意思就是左边偏暗的像素的项元出现频率高;反之一样;直方图篇左或者偏右就是偏
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.
不符合正太,不能用方差分析可以采用非参数检验统计专业研究生为您服务
卡方拟合优度检验或者正态性检验都可以检验一串数据是否服从正态分布.你的表述:有的时间点是有的不是正态,这是错误的.分布是数据集合表现出来的特征,你可以说有异常点就是跟其他数据所体现出来的样子格格不入.
相关分析的结果只是提示作用,0.1-0.2的话意义不是很大了.正态性的话还是要看的,可以不考虑你考虑的话也不会错,对吧
P(X>200)=1-P(X200的概率基本可以认为是0而X
变量均值跟它的分布没什么关系的平均值就是所有的数据加起来再除以量
H0:价值差额服从正态分布;H1:价值差额不服从正态分布由于正态分布的两个参数μ和б未知,所以首先根据样本数据给出估计.由样本数据算出μ=(2.4995*3+7.4995*27+……42.4995*2
根据正太分布的公式你应该先求方差或标准差然后套用公式,验证是否符合
进行数据变换有对数变换、平方根变换、平方根反正弦,你的看数据应该是平方根反正弦.其实不符合正态性的相关分析,一般不转换数据,一般都进行秩相关.
对于两个样本的分布不明确或者不是呈正态分布的时候,考虑用来检验两组是否存在差异的方法有四种:1、Mann-WhitheyU检验2、kolmoforov-smirnovz3、Mosesextremere
正态分布函数为NORMDIST标准差函数为STDEV
可以使用SPSS的explore,或PP图,或QQ图,或One-SampleKolmogorov-SmirnovTest,或Histogram图来考察你的数据的正态分布情况(推荐Histogram图)
可以的,可以将其标准化,不过z转换是一种线性转换,转换后所得分数的分布与原分布相同,也就是所得z分数仍然是非正态的,这一点需要特别注意.如果你想要得到正态分布的z分数,那你可以选择先将此数据转化为正态
可以用非参统计,最常用的就是计算它们的“秩相关”:d:两组数据的等级差.n:数据对数.