非正态分布 独立样本 比较

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/24 01:47:43
两个独立正态分布随机变量的线性组合还是正态分布,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,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

用SPSS,独立样本没通过T检验,但是通过了非参数检验,说明什么?

你的数据多少了,一般情况下如果数据量不超过30个,以t检验的结论为主当然你如果非要它显著的话,也可以直接采用非参数检验的结论,也不能说错,因为能够用参数检验的方法都可以采用非参数检验,只不过非参数检验

spss 独立样本T检验

sig是方差差异是否显著的依据sig.(2-tailed)是总体均值差异是否显著的依据

样本标准差和样本均值独立怎么证明?

样本标准差和样本均值独立并不总是成立的,其充要条件为:样本服从正态分布想知道怎么证明,给你看一篇论文:

医学统计学考题:整体设计为完全随机多个正态分布的四组样本均数的统计比较方案,可不可以用两样独立样本均数的T检验方法进行(

不可以,此时应该用单因素方差分析(ANOVA),如果选择了两两的t检验,将会增大犯一类错误的概率.

为什么正态分布的样本均值也服从于正态分布

你可以记住这样一个结论,如果a,b相互独立,并且都服从正态分布,那么对于a,b的任意线性组合c1a+c2b(c1,c2均为常数)也服从正态分布,至于证明涉及高等数学里的知识,无非就是一个二重积分的计算

概率论与数理统计 正态分布 样本

直接代公式n=1.96*1.96*6*6/(2*2).

SPSS独立样本t检验的样本如何检验其是否符合正态分布?

T检验不需要正态分布的前提,检验用的是T分布再问:THX!是我看书不认真,的确只要求方差齐即可。还想请教:如果我采集1000个人的信息来了解某疾病的发病因素,筛查出来患病的有150个。采集的变量有性别

spss独立样本t检验

不行,应该是卡方检验.再问:为什么呢?是样本不独立么?卡方是交叉列联表里的卡方,还是非线性的呢?分不清楚谢谢回答~再答:并不是样本不独立,独立样本T检验,适用于一个变量是二分类变量,另一个变量是数值变

两个独立样本t检验,如果样本非正态分布怎么办?用spss

1.通过F检验可以看到方差是否相等,你说的对的,看第二行2.样本标准差可以使用描述统计中的功能来计算,例如descpritivestatistics3.如果样本数量30以上,可以当作正态分布.如果是小

在spss中,对1、2、3、4年级的统一测试结果差异比较要用哪个差异检验?独立样本还是配对样本t检验?

独立样本和配对样本都是检验两组均值的差异如果超过两组的均值检验,就像你这个就应该使用单因素方差分析,oneanova

总体服从正态分布,其样本方差与样本均值独立吗?还是需要总体服从标准正态分布

不需要,谁和说总体服从正态分布时,样本方差和样本均值独立了啊?

总体服从正态分布 为什么样本均值服从正态分布?出自哪里?

这个是统计学中的一个基本定理,与“大数定律及中心极限定律”无关,是正态分布的性质.可以看关于统计学中关于“抽样分布定理”的内容.

在样本不满足正态分布和方差齐次的条件下,多组均数之间两两比较用什么检验?

这个要看你知道一些什么信息了,如果数据比较多的话可以用非参数的方法,比较一般的就是秩和检验,不过牵涉到的就是分(中)位数而不是均值了,不过是可以达到你要检验的目的的.

解释下“独立样本”和“配对样本”

独立样本是指我们得到的样本总体之间是相互独立的,比如我们要研究一个地区百姓的生活水平,要同时考察家庭的子女数x,父母的教育水平y,这就可以看到是独立样本.而配对样本则恰恰相反,是指我们得到的样本总体之

关于统计方面的知识:请问我想比较两组数据之间有误差异性,是用独立样本T检验还是非参数检验,

选用非参数检验的情况有:①总体分布不易确定(也就是不知道是不是正态分布)②分布呈非正态而无适当的数据转换方法③等级资料④一段或两段无确定数据等(比如一段的数据是>50,是一个开区间).一般可以选择参数

两个正态分布相互独立是两个正态分布的线性函数也是正态分布什么条件

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