如何检验非正态分布的均值-搜答案-百度作业网

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

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

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

检验时统计量：Z=(均值-μ0)/(σ/根号n)

让你上课不好好听书上都有!

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

mvnrnd(mu,sigma,number)——产生number个均值为mu,协方差矩阵为sigma的正态分布随机数例子：mvnrnd([1,2],[21;14],100)

P(X

分析-----非参数检验-----单样本检验弹出对话框左下角有各种分布的检验,将需要检验的变量移入对话框就可以了

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

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

什么数据都没有的话,根本无法模拟此变量X的分布状况,无法求证此均值和方差符合正态分布有几组数据的话,可以利用chisquaretestz=(数据1-均值)²/数据1+.(数据n-均值)

基于正太分布的原因是大自然界中的多数自然现象或者日常的多数数据都是符合正态分布的,也就是类似一个倒U曲线.当然也有不是正态分布的现象,比如投硬币的数据,就是一个二元分布,比如化学中一些元素的放射性这些

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