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数据不服从正态分布说明什么
为
什么
SPSS
正态分布
指标统计出来呈非正态分布
答:
其实,并不是所有的变量都要求正态分布。对于回归分析来说,残差
服从正态分布
就可以了。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...
如何分析
数据不符合正态分布
?
答:
3.探索性数据分析:对于不符合正态分布的数据,可以进行探索性数据分析,以了解数据的特征和趋势。这包括计算数据的均值、中位数、标准差、最大值和最小值等统计量,绘制直方图、箱线图等图表,以及进行数据的描述性分析。4.分类分析:如果
数据不符合正态分布
,可以考虑将数据分为不同的类别进行分析。
不符合正态分布
的
数据
如何分析?
答:
3.探索性数据分析:对于不符合正态分布的数据,可以进行探索性数据分析,以了解数据的特征和趋势。这包括计算数据的均值、中位数、标准差、最大值和最小值等统计量,绘制直方图、箱线图等图表,以及进行数据的描述性分析。4.分类分析:如果
数据不符合正态分布
,可以考虑将数据分为不同的类别进行分析。
如何分析
不符合正态分布
的
数据
?
答:
3.探索性数据分析:对于不符合正态分布的数据,可以进行探索性数据分析,以了解数据的特征和趋势。这包括计算数据的均值、中位数、标准差、最大值和最小值等统计量,绘制直方图、箱线图等图表,以及进行数据的描述性分析。4.分类分析:如果
数据不符合正态分布
,可以考虑将数据分为不同的类别进行分析。
如何分析
不符合正态分布
的
数据
?
答:
3.探索性数据分析:对于不符合正态分布的数据,可以进行探索性数据分析,以了解数据的特征和趋势。这包括计算数据的均值、中位数、标准差、最大值和最小值等统计量,绘制直方图、箱线图等图表,以及进行数据的描述性分析。4.分类分析:如果
数据不符合正态分布
,可以考虑将数据分为不同的类别进行分析。
如何对
不符合正态分布
的
数据
进行分析?
答:
3.探索性数据分析:对于不符合正态分布的数据,可以进行探索性数据分析,以了解数据的特征和趋势。这包括计算数据的均值、中位数、标准差、最大值和最小值等统计量,绘制直方图、箱线图等图表,以及进行数据的描述性分析。4.分类分析:如果
数据不符合正态分布
,可以考虑将数据分为不同的类别进行分析。
如何分析
不符合正态分布
的
数据
?
答:
3.探索性数据分析:对于不符合正态分布的数据,可以进行探索性数据分析,以了解数据的特征和趋势。这包括计算数据的均值、中位数、标准差、最大值和最小值等统计量,绘制直方图、箱线图等图表,以及进行数据的描述性分析。4.分类分析:如果
数据不符合正态分布
,可以考虑将数据分为不同的类别进行分析。
如何对
不符合正态分布
的
数据
进行分析?
答:
3.探索性数据分析:对于不符合正态分布的数据,可以进行探索性数据分析,以了解数据的特征和趋势。这包括计算数据的均值、中位数、标准差、最大值和最小值等统计量,绘制直方图、箱线图等图表,以及进行数据的描述性分析。4.分类分析:如果
数据不符合正态分布
,可以考虑将数据分为不同的类别进行分析。
如何解决
分布
不是
正态
的
数据
分析?
答:
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,它可能就是一个正常
数据
,此时可以考虑补充抽样,看看能不能把异常点与大多数数据中的空间填补上。第三种情况:双峰(多峰)数据。可能每组数据都
服从正态分布
,但混在一起就不行了。恰当的做法是尽可能把数据按...
对于
不符合正态分布
的
数据
怎样分析处理
答:
3.探索性数据分析:对于不符合正态分布的数据,可以进行探索性数据分析,以了解数据的特征和趋势。这包括计算数据的均值、中位数、标准差、最大值和最小值等统计量,绘制直方图、箱线图等图表,以及进行数据的描述性分析。4.分类分析:如果
数据不符合正态分布
,可以考虑将数据分为不同的类别进行分析。
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