數據分析方法：非正態數據轉化成正態數據 大部分的數據分析都希望原始數據是滿足正態分布的定距變量。然而，顯示是殘酷的，在各種研究中，常常需要面對非正態分布的定距數據。為了解決數據的正態性問題，數學家們總結了很多轉化方法，但是沒有萬能神葯，都需要對症下葯（根據數據的實際分布情況，選擇合適的轉化方法 ...

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 ...

上篇文章中，我們了解了樞軸量法，並用它處理了正態分布相關參數的區間估計。事實上，能給出正態分布參數較好形式的區間估計的原因，在於正態分布的點估計本身具有良好的性質——正態分布的可變換性、\(\chi^2\)分布的可加性、\(t\)分布和\(F\)分布具有分位數表、\(\bar X\)和\(S ...

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 一個數據 ...

定理 推論 ...

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 ...

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