如何算两组数据是否符合正太分布

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/28 16:44:59
如何算两组数据是否符合正太分布
用SPSS检验数据是否服从泊松分布,

你是不是那个变量的格式不对呀,去左下角点那个变量视图,把那个变量的类型改成数值才可以的,可能是你excel复制过来的时候出错了.还有后面的度量标准要弄成度量S(就是有尺子的那个)

为什么正太分布是概率论中最重要的分布

正态分布最初由棣莫弗研究二项式时推导得出,后来高斯又从另一个方面导出了正态分布的表达式,研究了正态分布的一系列性质并将其应用于天文学研究,因此正态分布通常又被叫做高斯分布.10元币值的德国马克上印有高

怎样用spss检验一组数据是否符合指数分布?

可以帮忙解决SPSS数据分析方面的问题,欢迎点击我的百度名字查看个人联系方式.

MATLAB是否有判断数据属于那种分布的功能

可以进行数据拟合,根据误差来判断是什么分布,最好用SAS或者SPSS处理数据

如何确定一组数据服从什么分布?

正态分布平均值1035.2,置信区间(1033.2,1037.3)方差595.5501,置信区间(594.6990,597.6117)用MATLAB画出分布直方图,估计为正态分布;求法:设上述数据为向

概率论与数理统计 怎么判断是否符合泊松分布?

当总体的数量很大,而且λ×n是常数的时候,就可以看作服从泊松分布再问:入和n分别是指什么再问:可以稍微举下例子吗再答:n是你所研究的样本的数量,λ是泊松分布的参数,百度泊松分布就会有说明。

我有一组数据,想用matlab判断数据符合什么概率分布,

据我所知,matlab应该没有直接的根据数据判断分布类型的方法或命令.我提供一种思路,不一定有用,仅供参考:1.首先筛选数据可能的概率分布类型.有可能你知道数据的分布类型了,只是不知道其参数;有可能你

我手上现在有excel和SPSS,如何对一组数据检验一下是否符合正态分布呢?

首先我默认你spss比较熟了.操作如下:analyze->descriptive->explore.弹出对话框以后点Plots按钮,勾选Normailityteswithplot选项.再问:这个软件我

怎么用SPSS分析数据是否符合泊松分布?

输入数据时次数作为一个变量,数量作为一个变量(这个变量其实没用到),然后选择非参数检验——旧对话框——1样本ks检验,打开面板,把次数选择进框框里,然后勾选下方的泊松,就ok了.再问:十分感谢

标准正分布的分布函数Φ(x)如何计算

不知你注意到了没有,在计算标准正态分布函数Φ(x)时,1/√2π后面的那个函数的原函数是不能用初等函数来表示的(前人已经证明了),想用N-L(牛顿—莱布尼兹)公式计算是“根本不可能”的,为了解决这一问

一般正太分布X~N(u,ò*ò)如何转化为标准正态分布? 谢谢大哥大姐帮忙解答.

正态分布,也叫高斯分布,其实就是一条偶对称曲线,至于关于哪条线对称,就看曲线的位置了,即u,而曲线的高矮胖瘦就决定了方差.所以两者的转化可以简单近似的认为是对自变量的缩放平移,因此,利用(x-u)/ò

求一个正太分布的概率计算

题目没说清a,b到底是什么?是不是说a和b都服从正态分布N(1,1)?如果是的话:简单的理a,b是对称关系,所以P(a>b)=P(b>a)又P(a=b)为零(测度论知识,暂时理解就可以)利用概率为一P

如何描述一组数据的数据分布特征

数据分布特征的描述:1、数据分布集中趋势2、数据分布离散程度3、数据分布偏态与峰度具体参考:

怎样判定一组数据是否符合正态分布?数据如下.

根据正太分布的公式你应该先求方差或标准差然后套用公式,验证是否符合

excel表格如何统计符合多列条件的数据

=sumproduct((a2:a51=100)*(b2:b51="女"))

如何判别数据所属分布类型 spss

进行非参数检验中的K-S检验,或者进行P-P图、Q-Q图都可以

给你一组数据,怎样判断是否呈正态分布

用spssAnalyze==>DescriptiveStatistics==>Descriptives==>对kurtosis和skewness打钩输出就是峰度系数和偏度系数,两个都等于0时,就是正态

如何判断是否符合自由遗传定律?

两对或多对等位基因分别位于两对或多对同源染色体上时遵循基因的自由组合定律.F1自交时分离比为9:3:3:1,或F1测交时分离比为1:1:1:1,均遵循基因的自由组合定律.F1自交时出现特殊比例如9:7

Matlab如何生成正太分布随机数,并画出直方图?

功能:生成服从正态分布的随机数语法:R=normrnd(MU,SIGMA)R=normrnd(MU,SIGMA,m)R=normrnd(MU,SIGMA,m,n)说明:R=normrnd(MU,SIG