数据分析方法：非正态数据转化成正态数据 大部分的数据分析都希望原始数据是满足正态分布的定距变量。然而，显示是残酷的，在各种研究中，常常需要面对非正态分布的定距数据。为了解决数据的正态性问题，数学家们总结了很多转化方法，但是没有万能神药，都需要对症下药（根据数据的实际分布情况，选择合适的转化方法 ...

利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。 正态分布 在实际数据分析过程中并不是所有数据都是满足正态分布 并不是必须满足正态分布才能分析 通过正太分布作为参考去理解事物规律 直方图初判 ...

在做数据分析或者统计的时候，经常需要进行数据正态性的检验，因为很多假设都是基于正态分布的基础之上的，例如：T检验。 在Python中，主要有以下检验正态性的方法： 1. scipy.stats.shapiro —— Shapiro-Wilk test，属于专门用来做正态性检验的模块，其原假设 ...

上篇文章中，我们了解了枢轴量法，并用它处理了正态分布相关参数的区间估计。事实上，能给出正态分布参数较好形式的区间估计的原因，在于正态分布的点估计本身具有良好的性质——正态分布的可变换性、\(\chi^2\)分布的可加性、\(t\)分布和\(F\)分布具有分位数表、\(\bar X\)和\(S ...

假设检验的基本思想 若对总体的某个假设是真实的，那么不利于或者不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的；如果事件A真的发生了，则有理由怀疑这一假设的真实性，从而拒绝该假设； ks 检验 ks 检验分为 单样本 和两样本 检验； 单样本检验 用于 检验 一个数据 ...

定理 推论 ...

检验模型是否满足正态性假设的方法： 1.正态概率图 这是我编写的画正态概率图的函数： #绘制正态概率图 plot_ZP = function(ti) #输入外部学生化残差 { n = length(ti) order = rank(ti) #按升序排列，t(i ...

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