（1）QQ概率圖 功能和原理：檢驗樣本的概率分布是否服從某種理論分布。PP概率圖的原理是檢驗實際累積概率分布與理論累積概率分布是否吻合，若吻合，則散點應圍繞在一條直線周圍，或者實際概率與理論概率之差分布在對稱於以0為水平軸的帶內。QQ概率圖的原理是檢驗實際分位數與理論分位數之差分布是否吻合 ...

檢驗模型是否滿足正態性假設的方法： 1.正態概率圖 這是我編寫的畫正態概率圖的函數： #繪制正態概率圖 plot_ZP = function(ti) #輸入外部學生化殘差 { n = length(ti) order = rank(ti) #按升序排列，t(i ...

正態檢驗與R語言 1.Kolmogorov–Smirnov test 統計學里, Kolmogorov–Smirnov 檢驗(亦稱：K–S 檢驗)是用來檢驗數據是否符合某種分布的一種非參數檢驗，通過比較一個頻率分布f(x)與理論分布g(x)或者兩個觀測值分布來判斷是否符合檢驗假設。其原假設 ...

W檢驗：樣本量3 -50，Shapiro-Wilk方法。 D檢驗：樣本量 50-1000時，Kolmogorov-D。 univariate可以輸出t檢驗，符號檢驗，符號秩檢驗 ...

。另一種方法是進行計算統計。 對於評估擬合度，測試正態性不是很有用。在本文中，我想說明這一點。我們使 ...

假設檢驗的基本思想 若對總體的某個假設是真實的，那么不利於或者不能支持這一假設的事件A在一次試驗中是幾乎不可能發生的；如果事件A真的發生了，則有理由懷疑這一假設的真實性，從而拒絕該假設； ks 檢驗 ks 檢驗分為 單樣本 和兩樣本 檢驗； 單樣本檢驗 用於 檢驗 一個 ...

利用觀測數據判斷總體是否服從正態分布的檢驗稱為正態性檢驗，它是統計判決中重要的一種特殊的擬合優度假設檢驗。 正態分布 在實際數據分析過程中並不是所有數據都是滿足正態分布 並不是必須滿足正態分布才能分析 通過正太分布作為參考去理解事物規律 直方圖初判 ...

在做數據分析或者統計的時候，經常需要進行數據正態性的檢驗，因為很多假設都是基於正態分布的基礎之上的，例如：T檢驗。 在Python中，主要有以下檢驗正態性的方法： 1. scipy.stats.shapiro —— Shapiro-Wilk test，屬於專門用來做正態性檢驗的模塊，其原假設 ...