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 ...

应用统计学： 物理条件一致时，有理由认为方差是一致的。配对检验可排除物理影响，使方差变小，但是自由度降低了，即样本数变小。二项分布均值假设检验的模型要依据前面的假设条件： PP图统计图要看中间的贴近情况 即先通过直方图得到PP-plot ...

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（1）QQ概率图 功能和原理：检验样本的概率分布是否服从某种理论分布。PP概率图的原理是检验实际累积概率分布与理论累积概率分布是否吻合，若吻合，则散点应围绕在一条直线周围，或者实际概率与理论概率之差分布在对称于以0为水平轴的带内。QQ概率图的原理是检验实际分位数与理论分位数之差分布是否吻合 ...

W检验：样本量3 -50，Shapiro-Wilk方法。 D检验：样本量 50-1000时，Kolmogorov-D。 univariate可以输出t检验，符号检验，符号秩检验 ...

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 ...

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 ...