來源：丁香園論壇：SPSS上的把非正態分布數據轉換為正態分布數據 一樓 可以應用變量變換的方法,將不服從正態分布的資料轉化為非正態分布或近似正態分布。常用的變量變換方法有對數變換、平方根變換、倒數變換、平方根反正玄變換等，應根據資料性質選擇適當的變量變換方法。 對數變換 ...

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 ...

1.正態分布 期望值u（均值）決定位置，標准差決定它的分布幅度，可以驗證分布曲線的高矮胖瘦，越胖代表它的離中趨勢越明顯，越高代表它集中的值越高。 2. 正太性檢驗 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 ...

定義 標准化(Standardization)：將數據按照比例進行縮放，不改變數據的原始分布，使得不同的變量經過標准化處理后可以有平等分析和比較的基礎。縮放后的數據均值為0，方差為1。但並不是標准正態分布。 歸一化(Normalization)：中心化和標准化基本一樣 ...

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 ...

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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