作业帮不符合正态分布的数据可以用独立样本t检验吗
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/30 09:43:26
两个独立正态分布随机变量的联合分布是二维正态分布,而二维正态分布的随机向量的线性组合还依然服从正态分布从而,……再问：为什么两个独立正态分布随机变量的联合分布是二维正态分布再答：独立，联合概率密度等于
A-YN(-1,2)X-YN(0,2+2)=N(0,4)(X-Y)/2N(0,4/2^2)=N(0,1)选A再问：虽然看懂了...不过可以这么做的依据是什么啊？就是说，为什么可以对XY做运算？再答：这
我认为是的,不过σ应该是标准差.
sig大于0.05,说明结果不显著,即拒绝虚无假设,接受原假设,就是你检验的那个是真的.如果你检验的是“是否为正态分布”那么,结果就说明是正态分布
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
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
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
是的只有相互独立的时候相加减得到的才能是正态分布
平面上的一个点,是用平面坐标系的一组数据来表示的.即（x,y）,而x、y即为独立的数据.若x=100,y=101,那么（100,101）在平面坐标系上,就表示一个点.
亲你没有给方差啊=NORMSDIST((单元格坐标-75)/标准差)以上是左侧概率如果求某个数值单位概率,近似为=NORMSDIST((单元格坐标+0.5-75)/标准差)-NORMSDIST((单元
A=normrnd(10,2,[150])%%%产生正态分布随机数mean(A)%%%平均数std(A)%%%标准差检验的方法不太会
用normfit试试看或者是normfitcmd
两句话：1.正态分布（normaldistribution）又名高斯分布（Gaussiandistribution）2.cftool里面也可以自定义拟合的表达式.
PROCUNIVARIATEDATA=数据集名NORMALPLOT;VAR变量;RUN；如果对数不行,还可以用COX-BOX转换,或是其它的...对数和COX-BOX这两种转换方式居多
正态分布函数为NORMDIST标准差函数为STDEV
可以.但是有些分布的这样表示意义不大.原因是正态分布这样做是因为正态在均值左右的标准差覆盖面积基本稳定确定.那样表示会比较方便.
是,比方书X服从N(a,b),Y服从N(c,d)那么X+Y服从N（a+b,c+d）X-Y服从N（a-b,c+d）.
两个独立正态分布的随机变量的线性组合仍服从正态分布.这是二维正态分布的边缘分布(不需要独立)的线性组合服从正态分布的特殊情况.因为若X,Y服从相互独立的正态分布,则(X,Y)服从二维正态分布(密度函数
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