数据正太分布但方差不齐

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/12 16:02:22
数据正太分布但方差不齐
对图中两组数据进行单因素方差分析,前提是正态性和方差齐.excel可以进行正态检验和方差齐检验吗?

1)excel不可以进行正态检验,但有方差齐检验2)正态检验必需对每组数据分别检验3)要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,

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

如果方差不齐,能否用SPSS做单因素方差分析

one-wayANOVA方差分析项的postHoctest分别有二选项:1.假设方差齐时有一系列的分析方法可选.2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行

大学数学期望与方差若(X,Y)服从二元正太分布N(-1,5,2,3,-0.5),试求Z=2X-3Y的数学期望与方差.

EZ=2EX-3EY=-17var(Z)=4var(X)+9var(Y)-12cov(X,Y)=4var(X)+9var(Y)-12ρ(var(X)var(Y))½=4×2+9×3-12×(

SPSS做成组数据的t检验,方差不齐时2-tailed-sig值有意义吗?

小弟我也是自学的,学艺不精您别见怪:方差不齐也可以看的,方差不齐只是说明两组数据的离散情况不同,如果是来自同一母体可能会有问题,但如果T是远小于0.05,说明还是有显著差异的,你现在要做的是确定这个离

数学 概率论与数理统计 抽样分布(正态总体的样本方差的分布) 卡方分布

Xi-X拔不独立,把X拔展开成1/n∑xi,提取公共的Xi部分,然后你就会发现是n-1个标准正态分布的平方和了.

如果方差不齐,能否用SPSS做单因素方差分析?

2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行对数,倒数或函数的转换,选择适当的转换形式,直到齐性检验变为不显著.如果还不行就只能用非参数的单因素分析.如果非

SAS ANOVA方差分析,方差不齐怎么办?

方差不齐说明你要比较的三组数据至少有一组数据的均值不等于其它两组,这就是结论.

五组数据进行单因素方差分析,方差不齐,求SPSS的秩和检验的步骤

非参数检验一般是用于小样本的,用分析----非参数检验----两个相关样本(或者独立样本)样本大于30的话可以用T检验,有个方差不齐的修正模型

英语翻译经方差齐性分析后方差不齐的多组数据间比较采用Kruskal-Wallis非参数检验.以P

这话的意思似乎应该是:多组数据经方差齐性检验后方差不齐(因此不能使用方差分析),采用K-W非参数检验.结果发现在0.05显著性水平上多组间差异显著.

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

正态总体 小样本 总体方差未知时样本均值的抽样分布形式是什么

(样本均值-总体期望)/(样本标准差/样本容量n的算术平方根)服从自由度为n-1的t分布

方差齐性检验不齐时,如何比较两组数据是否有显著性差异?

方差分析由于涉及三组以上,因此比t检验需要有更多的注意问题.目前临床最常见的错误就是关于两两比较方面的.对于三组及以上资料,一般来讲,采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较.例如三组间比较如果有差

两因素被试间方差分析,方差不齐性怎么办啊?

数据转换或者采用非参数检验,随机化方法等处理数据.

对3组方差不齐(非正态分布)的数据进行均数比较,能用单因素方差分析么?目前用了Kruskal-Wallis检验

秩转化的方差分析两两比较,snk或者lsd再问:不好意思,能稍具体么,怎么进行秩转化呀...最近毕业论文焦头烂额.....

求两组数据的平均数、方差

1.的平均数(和除以10)=601.61.的方差(数据减去平均数的平方和除以10)=65.842.的平方数=599.32.的方差=284.21

已知x属于期望为μ,方差为西格玛的平方的正太分布,那么随着西格玛的增大|x-μ|

因为(x-μ)/sigma是服从标准正态分布的,而标准正态分布在(-1,1)区间的概率是不会改变的

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