非正态分布均值检验-搜答案-拍题作业网

如果服从正态分布N(u.∂^2)均值E(x)=u方差D(x)=∂^2所求概率F(x)=p(X≤x)=p((X-U)/∂≤(x-U)/∂))=fai(那个

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

这个看渐进显著性是拒绝原假设,即不是正态分布的.你可用其他方法啊,比如D检验,W检验,还有偏度和峰度的联合检验,《正态性检验社梁小筠1997年5月第1版》,还有其他适合大样本的数据的检验方法.再问：那

完整的解题过程和结果.

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

子集1：G2子集2：N2,G1,SS,SLE子集3：G1,SS,SLE,G,N1子集4：G0结论：子集内无统计学意义,子集间有统计学意义.即：G2与所有均有统计学意义；N2与G2,G,N1,G0均有统

检验时统计量：Z=(均值-μ0)/(σ/根号n)

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

spss 检验正态分布

选择菜单analyze（分析）——descriptivestatistics——descriptives,弹出descriptives对话框,把分析的变量（X）选入Variable(s)列表框中,点O

a=[];figure(1);hist(a);%作频数直方图figure(2);normplot(a);%分布的正态性检验[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(a

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

1方法　　性质1：设X是一个随机变量,其分布函数为F(x),则Y=F(X)服从在〔0,1〕的均匀分布.　　性质2：设X1,K,Xn是某个分布的一个简单样本,其分布函数为F(x),由性质1可知,在概率意

SPSS的1样本k-s方法检验的计算不正确,应使用Explore过程进行正态性检验.AnalyzeDescriptiveStatisticsExplore...再问：那spss中，使用Explore过

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.

点击“图形——概率分布图”在新弹出的对话框中,选择单一试图,确定分布类型选择正态,输入均值,标准差,然后确定即可.

打开数据序列,在series窗口中依次点击view-descriptivestatistics&tests-histogramandstats出现的窗口右侧最下面有Jarque-Bera统计量和其对应

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.

为嘛我看不到我上传的图片,用SPSS弄了一下,显著的.再问：SPSS具体怎么操作啊，可以说下么，给最佳分和追加20分，谢谢了再答：这要看你要做什么的啰，这个就是单样本T检验分析，点那个分析的那个键就行

1.AVERAGE求平均值2.STDEV估算样本的标准偏差.标准偏差反映相对于平均值(mean)的离散程度3.

你的f（x）积分下限不对,lnX值域是＋—无穷