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数据不呈正态分布的原因
请问计量型
数据
,出现非
正态分布的原因
是什么?
答:
原因是以下方面出错:数据的收集、数据有误、分析的方法、数据本身的属性等等
。非正态分布(abnormal distribution)在通常的情况下,观测试验数据遵从正态分布,可用观测值的平均值和标准差分别描述它的集中趋势和离散特性。但在有些情况下,观测值不遵从正态分布,而遵从其他类型的分布,比如偏态分布。相对...
在哪一种情况下需要注意可能存在的
数据
非
正态
问题
答:
数据非正态的原因
1、非线性关系:在某些情况下
,数据可能呈现非线性关系,即数据在不同取值范围内的分布形态不同。这可能是由于多个因素交互作用、阈值效应或非线性变换等因素引起的。2、偏态和峰度:偏态指数据分布的偏斜程度,即数据在均值附近的分布形状。正偏态表示数据右偏,负偏态表示数据左偏。峰...
一般的,在哪一种情况下需要注意可能存在的
数据
非
正态
问题?
答:
在进行数据分析时,
需要注意存在的数据非正态问题的情况包括:样本量较小:当样本量较小时
,由于数据的分布是偏斜的,因此需要进行正态xing检验。数据分布不明显:当数据分布不明显时,数据集中存在异常值或极端值,或者数据分布不符合正态分布的特征时,需要进行正态xing检验。
数据处理过程中出现错误
:在...
数据
怎么处理都不服从
正态分布
怎么办
答:
数据不
正态的表现形式根据我个人的经验和认识,数据不正态大致有以下一些
原因
:数据本来就不应该是正态的如可靠性研究中,数据基本上是服从指数分布或韦伯分布的;在设备维护中,也不服从正态分布;一个城市也不可能
是正态分布的
;居民可支配收入也是严重右偏分布;客户满意度调查中,如果是分打分,通常...
一般的在哪种情况下需要注意可能存在的
数据
非
正态
问题
答:
第一种情况:
数据
本来就不是正态的。如果明确知道样本数据所代表的总体本来就
不是正态分布的
,可以考虑寻求变换,通常都会找到恰当的变换参数。但有些数据也不一定能够变换成功,这时可以采用非参数检验来进行分析。第二种情况:存在异常点。如果确认是异常点,可以考虑剔除。但如果找不到产生异常点
的原因
...
什么影响
正态分布
答:
正态分布的
形态和特征受到多种因素的影响。首先,根据中心极限定理,如果一个事物受到多种因素的影响,不管每个因素本身
是什么分布
,它们加总后,结果的平均值就
呈正态分布
。然而,这样的规律只适用于各种因素累加的情况。如果这些因素
不是
彼此独立的,而是相互影响,那么结果就不会
是正态分布
。此外,如果...
曲线图不服从
正态分布的原因
答:
曲线图不服从
正态分布的原因
有:样本量相对少、样本里有异常值、统一样本中过程不稳定等。科学合理的取样,数据是应当
符合正态分布的
。如
数据不符合正态分布
,应当考虑:数据来源是否是一个样本;样本中数据取得数量是否充足;统一样本中,过程是否稳定;重新计算样本分布的统计中线。做原始分布图时,不要...
数据不正态
如何办?
答:
使用正态分布检验方法进行验证正态性最为严苛,因而可使用正态分布图直观查看
数据分布
情况,接近于“正态分布”更
符合
实际情况;第3:加大样本量;有时候数据太少时,即使
正态分布的数据
,也因为样本小没有办法覆盖各种情况,从而变得不正态,因而加大样本量会减少这种情况产生。Pearson相关分析(也称皮尔逊...
为甚麼这组
数据不符合正态分布
(normal distribution)?
答:
正态分布的
特点
是
分布曲线中间高两头低,也就是越趋近于平均值的频率应该越大。但是这组
数据
恰好相反,两头数据点密集,但是平均值附近数据却很少。这是直观上的解释。如果要更严密的论证,可以采用一些正态性检验方法。比如Kolmogorov-Smirnov检验
SPSSAU
数据不符合正态分布
,应该怎么办?
答:
正态性检验要求严格通常无法满足,如果峰度绝对值小于10并且偏度绝对值小于3,则说明数据虽然
不是
绝对正态,但基本可接受为
正态分布
。 除此之外,也可以对数据取对数,开根号等(数据处理-生成变量),然后对新数据再次检验正态性。一般来说取对数,开根号等处理只会改变
数据的
相对值,而数据的相对意义...
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