对于大样本不符合正态分布的t检验-搜答案-拍题作业网

t分布,主要用于样本较小(样本容量30)的情况,利用标准正态分布来推断差异概率的方法,多用于标准差已知的情况.当样本量足够大时,t分布近似于z分布.

设X服从标准状态分布,Yn服从自由度为n的卡方分布,且X与Yn相互独立,则Tn=X/(Yn/n)^0.5服从自由度为n的t分布我们知道Yn可表示成n个相互独立同服从的标准正态随机变量的平方和,即Yn=

反导数?就是求F(x),使得F的导数等于f?这叫做不定积分,但是很不幸,这个函数f(x)的不定积分虽然存在,但不能用初等函数的解析形势表达出来.所以一般其‘不可积’因为不可积,所以为了应用方便,有人将

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

都是以30为界的.样本数>=30就是大样本、小于30呢就是小样本了.

企业质检部门经常要进行抽检,以分析每袋重量是否符合要求.现从某天生产的一批食品中随机抽取了25袋,测得每袋重量如下表所示.已知产品重量的分布服从正态分布,且总体标准差为10g.

对于同一组数据（两个样本,n1=n2=30）基于小样本的t检验比基于大样本的z检验（u检验）更容易判断两样本间差距显著性

1.错2.对3.错4.C.

应该是泊松分布,小样本应该用二项分布

作假设检验,男女各实际出现的频数与理论频数之差的平方再除以0.5得到的数,相加,然后与卡方1比较（自己设定置信度）.比如抽样调查结果是男53,女47,允许犯错的概率是0.05,那么实际误差是(（53-

通俗说就是样本占总体数量的比例较大举个小例子：总共100个人测量身高,选取其中95个人的身高,则这一百个人的身高就是总体,这九十五个人的身高就是一个样本,且这个样本量除以总体为0.95,可以看做一个大

倾盆大雨,道路泥泞,所以下雨时泥泞的原因——这种习惯推理在大部分时间是起作用的.而人们也用它来确定药物的疗效,让患者吃下某种药物或者进行某种治疗,然后观察患者是否痊愈,如果痊愈,则认定该治疗是有效的—

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

实际上,只要样本容量足够大,任何数据的分布都趋向正态分布.

P{|X|>2}+P{|X|

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

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5是方刚厚度

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.

F(n1,n2)(1-a)=1/(F(n2,n1)(a);