spss怎样看是否属于正太分布

可以先做直方图,看大概形状,运行analyze-descripivestatistics-explore就行,可以做直方图和正态性检验,如果不是正态的话可以用analyze-nonparametric

你是不是那个变量的格式不对呀,去左下角点那个变量视图,把那个变量的类型改成数值才可以的,可能是你excel复制过来的时候出错了.还有后面的度量标准要弄成度量S（就是有尺子的那个）

看特征根大于1的有几个主要维度,用碎石图比较容易看,然后看几个因素旋转后的矩阵是否能够集中在这几个维度,每个维度有几个因子,如果聚集效果比较明显,就可以用因子分析.因为因子分析本来就是要在若干个因素之

正态分布最初由棣莫弗研究二项式时推导得出,后来高斯又从另一个方面导出了正态分布的表达式,研究了正态分布的一系列性质并将其应用于天文学研究,因此正态分布通常又被叫做高斯分布.10元币值的德国马克上印有高

就看SIG显著度如果大于0.5就是说明拒绝原假设,也就是说数据是正态或者泊松分布反之亦然上面那句话的意思是你的数据不能做泊松分布的检验你看一下泊松分布是概率分布,不是所有的数据都可以进行泊松分布检验的

应该是的

你问的都是些什么问题啊?不是正太分布怎么改成正太分布?那改完之后还能代表原始数据吗?方差分析就是如何确定那些值?当数据不符合正态分布的时候,我们可以用费参数检验来分析.你先把方差分析的原理弄清楚.si

可以进行数据拟合,根据误差来判断是什么分布,最好用SAS或者SPSS处理数据

先通过绘制多维散点图,看看各自变量与因变量之间是否存在线性关系,如果有呈线性趋势,则可以进行多元回归分析,进一步通过数据来获取准确的线性关系再问：谢谢哈！那再请问一下啊，怎么用SPSS绘制一个因变量和

输入数据时次数作为一个变量,数量作为一个变量（这个变量其实没用到）,然后选择非参数检验——旧对话框——1样本ks检验,打开面板,把次数选择进框框里,然后勾选下方的泊松,就ok了.再问：十分感谢

根据单样本K-S检验显示,你的数据服从Lambda（泊松分布的均值）为12.18的泊松分布（P=0.772）.注意,与其他大多数统计学检验不同,K-S检验在P值大于（注意是大于而不是小于）0.05时才

R和R方都足够大,说明拟合度较好.方差分析中代表显著性的p值为0,小于0.05的标准,此模型成立.回归系数中每个变量的p值都小于0.05,说明每个变量均对因变量有影响,模型成立.

题目没说清a,b到底是什么?是不是说a和b都服从正态分布N(1,1)?如果是的话:简单的理a,b是对称关系,所以P(a>b)=P(b>a)又P（a=b）为零（测度论知识,暂时理解就可以）利用概率为一P

统计可以用很科学很复杂的方式去处理,也可以简单化的处理,主要看你数据的用途,如果不是需要发表论文之类,可以按以下简单方式来操作,spss的回归过程,已经包含了验证.1、在spss里把A、B、C、D四个

相关系数R呢?决定系数R方呢?你这里是只有两个自变量Size和PS吗?因变量ROE.你用的是全变量回归还是逐步回归?你给的图不全回归方程进行检验F=2.693,P=0.074,回归方程无统计学意义我感

因子分析前,首先进行KMO检验和巴特利球体检验,KMO检验系数>0.5,(巴特利特在spss中的因素分析时有关于bartlet球形检验的选项,如果sig值小于0.05,则

积分项,变换后既然V是以绝对值出现,那积分区间就是0到正无穷,所以你最后的分母中多了个2,所以这是一个Cauchy-(1/2,1/2)的分布.

1）、两边有两解,这在解三角形,"已知一角和这个角的对边及另一边"时经常遇到,当角为锐角,且对边大于另一边和这个角的正弦积时,就两解.2）两角有两解.估计你问的是这种情形,例如sinA=m,(0＜m＜

因为（x-μ）/sigma是服从标准正态分布的,而标准正态分布在（-1,1)区间的概率是不会改变的

功能：生成服从正态分布的随机数语法：R＝normrnd(MU,SIGMA)R＝normrnd(MU,SIGMA,m)R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)说明：R＝normrnd(MU,SIG