非正态分布怎么进行均值比较-搜答案-拍题作业网

惹X～N(p,k^2)的正态分布,则Z=(X-p)/k～N(0,1)的标准正态分布.即统计量减期望值后除以方差.

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

excel本身就有正态分布函数的功能,输入相关数据,就能画出函数.再问：我知道，但是具体怎么操作？再答：给你个网址看看http://zhidao.baidu.com/question/11051302

没什么不同.不过你要注意,均值的方差是单独X值方差的1/n（如果均值来源于n个样本的平均）

1.由N(3,9)得知正态分布的平均值μ＝3,标准差σ＝32.N(3,9)的概率密度函数为：f(x)=[1/√(2π)σ]exp[-(x-μ)^2/(2σ^2)]f(x)的最大值=f(μ=3)=1/√

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

ezplot(@(x)normpdf(x,a,b),[mn])其中a为均值,b为方差,[m,n]为从m到n的正态分布随机数.再问：如果没有告诉区间，只告诉4组样本的容量，分别是10,20,30,50,

很简单,在eviews软件命令seriest=3000+300*nrnd就可以

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.

秩转化的方差分析两两比较,snk或者lsd再问：不好意思，能稍具体么，怎么进行秩转化呀...最近毕业论文焦头烂额.....

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.

andn(m,n)产生标准差为1,均值为0大小为mxn的矩阵如果要差生序列,那么将m或n设为1就形了根据正态分布的特性,A*rand(m,n)+B,就能产生标准差为A,均值B的随机矩阵根据你的要求a=

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

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

用变异系数比较变异系数=标准差/样本均值变异系数越小,数据越好

你回归后要保存为新的残差序列,然后在做正态检验,不能直接用原始的”resid"序列直接正态检验,这样当然和在回归页面上做不一样