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数据不服从正态分布说明什么
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...
不是
正态分布
的
数据
怎么分析
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...
为
什么
样本量很大,但还是不满足
正态分布
答:
2、有上述的分析可以得到,并不是样本大,就一定要
服从正态分布
。我们可以轻易举出一个反例来
说明
这个问题。比方说就用1-1000这一千个自然数,组成一个样本,那么这个样本根本就组成不了正态分布的,因为1-1000服从的是均匀分布。不信你可以试试看,保证天底下所有的统计软件都能证明它们不是正态分布。
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...
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
不符合正态分布
的
数据
应该如何分析?
答:
不符合正态分布
的
数据
可以通过以下几种方法进行分析:1.非参数检验:非参数检验是一种不依赖于总体分布假设的统计方法,适用于任何类型的数据。常见的非参数检验方法有卡方检验、Wilcoxon秩和检验、Mann-WhitneyU检验等。这些方法可以用于比较两组或多组数据的中位数、频率或其他统计量的差异。2.数据转换...
有因为
数据不服从正态分布
被拒收文章的吗g
答:
在实际研究中,很多时候都需要
数据
满足
正态分布
才可以。比如说回归分析,其实做回归分析有一个前提条件即因变量需要满足正态分布性。也比如说方差分析,其有一个潜在的前提假定即因变量Y需要满足正态分布。还有很多种情况,比如T检验,相关分析等等。但这种情况往往被分析人员忽略掉,或者是数学基本不够扎实...
为
什么
检验结果不是
正态分布
而画图是正态分布
答:
我们在计算样本量的时候是几家单位作为一个整体,分中心病例数只是整体的一部分,不符合正态分布也是正常的,而且还会存在某中心入组病例数较少,假如某一中心只入组十几例,就很容易出现一些
数据不符合正态分布
,而且现在又不要求写分报告,都是可以解释的 ...
大样本
数据不服从正态分布
答:
样本量大于60,一般可以认为是
服从正态分布
的。如果你的
数据不
是严重背离正态分布,可以用参数检验的方法(这时参数和非参数检验结论基本一样),如果严重背离正态分布,还是考虑用非参数检验方法。
在Eviews中如何检验
数据分布
是不是
正态分布
?
答:
Eviews中,可以在数据描述中绘制直方图),该软件一并提供了Jarque-Bera(JB)检验结果,其零假设是数据服从正态分布,如果P值过小,表明拒绝零假设,
数据不服从正态分布
。如下图所示,系列数据pool(Eviews软件自带数据br2.wf1)只有两类取值:0-1。根据JB检验(4365.875),其P值为0.000000,完全...
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