如何用样本检验总体的正太分布性?
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发布时间:2022-05-06 19:10
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热心网友
时间:2023-09-12 01:12
可以用SAS软件检验:
(Ⅰ)正规的正态性检验可以通过PROC UNIVARIATE中的选择项NORMAL来实现。输出结果包括6部分。其中第4部分输出正态检验结果:Kolmogorov-Smirnov检验时,根据样本计算一个统计量即检验统计量D。它把样本分布的形状和正态分布相比较,比较得出一个数值p(0<p<1,即实际的显著性水平)来描述对这个想法的怀疑程度。如果p值小于0.05(给定的显著性水平),则原假定非常可疑,认为数据不是来自正态分布,反之则认为数据来自正态分布。
(Ⅱ)附加检验之一,观察正态概率图,如果数据来自正态分布,图形的散点应该呈现一条直线。用Plot绘制正态分布的概率图,里面的“+”构成一条直线(正态分布数据概率图散点应该成一条直线),“*”代表样本数据散点。根据“*”覆盖 “+”的程度,说明样本数据是否来自正态分布数据。
(Ⅲ)附加检验之二,绘制数据的条形图,如果数据来自正态分布,条形图呈现“钟形”分布。用histogram绘制直方图/normal在直方图中拟合正态分布的密度曲线,可以看到,曲线几乎是个标准钟形,可以认为数据是正态分布。
(Ⅳ)附加检验之三,观察描述性统计量中偏度系数(Skewness)g1和峰度系数(Kurtosis)g2,如果数据来自正态分布,则两者都应该是0。用g1,g2,бg1,бg2来计算U值,用U检验法。U1= 同理计算U2,要两个都小于1.96,即p大于0.05才可以。
可以通过PP图或者QQ图来进行正态性检验!
在进行数据输入之后,点击Graphs--选择P-P或者Q-Q进入PP或者QQ的plot以后再Test distribution中选择Normal(正态型检验)
之后点OK即可!
PP图中看数据越接近一条给出的参考直线就越能说明是正态
QQ图同理!
热心网友
时间:2023-09-12 01:13
可以用SAS软件检验:
(Ⅰ)正规的正态性检验可以通过PROC
UNIVARIATE中的选择项NORMAL来实现。输出结果包括6部分。其中第4部分输出正态检验结果:Kolmogorov-Smirnov检验时,根据样本计算一个统计量即检验统计量D。它把样本分布的形状和正态分布相比较,比较得出一个数值p(0<p<1,即实际的显著性水平)来描述对这个想法的怀疑程度。如果p值小于0.05(给定的显著性水平),则原假定非常可疑,认为数据不是来自正态分布,反之则认为数据来自正态分布。
(Ⅱ)附加检验之一,观察正态概率图,如果数据来自正态分布,图形的散点应该呈现一条直线。用Plot绘制正态分布的概率图,里面的“+”构成一条直线(正态分布数据概率图散点应该成一条直线),“*”代表样本数据散点。根据“*”覆盖
“+”的程度,说明样本数据是否来自正态分布数据。
(Ⅲ)附加检验之二,绘制数据的条形图,如果数据来自正态分布,条形图呈现“钟形”分布。用histogram绘制直方图/normal在直方图中拟合正态分布的密度曲线,可以看到,曲线几乎是个标准钟形,可以认为数据是正态分布。
(Ⅳ)附加检验之三,观察描述性统计量中偏度系数(Skewness)g1和峰度系数(Kurtosis)g2,如果数据来自正态分布,则两者都应该是0。用g1,g2,бg1,бg2来计算U值,用U检验法。U1=
同理计算U2,要两个都小于1.96,即p大于0.05才可以。
可以通过PP图或者QQ图来进行正态性检验!
在进行数据输入之后,点击Graphs--选择P-P或者Q-Q进入PP或者QQ的plot以后再Test
distribution中选择Normal(正态型检验)
之后点OK即可!
PP图中看数据越接近一条给出的参考直线就越能说明是正态
QQ图同理!