1.
ashixue
新手上路
註冊於: 2008/02/28
發帖數: 3
(ⅰ)正規的正態性檢驗可以通過
proc univariate
中的選擇項
normal
來實現。輸出結果包括
部分。其中第
部分輸出正態檢驗結果：
當樣本數
n<2000
時，shapiro-wilk的w
統計量檢驗正態性；
當樣本數
n>2000
時，kolmogorov-smirnov的d
統計量檢驗正態性；檢驗時，根據樣本計算乙個統計量即
檢驗統計量
d。它把樣本分佈的形狀和正態分佈相比較，比較得出乙個數值
p，即實際的顯著性水
平)來描述對這個想法的懷疑程度。如果
p值小於
0.05
(給定的顯著性水平)，則原假定非常可疑，認為
資料不是來自正態分佈，反之則認為資料來自正態分佈。
(ⅱ)附加檢驗之一，觀察正態概率圖，如果資料來自正態分佈，圖形的散點應該呈現一條直線。用
plot
繪製正態分佈的概率圖，裡面的
構成一條直線(正態分佈資料概率圖散點應該成一條直線)，
Matlab中的資料分布KS檢驗
kolmogorov smirnov是比較乙個頻率分布f x 與理論分布g x 或者兩個觀測值分布的檢驗方法。其原假設h0 兩個資料分布一致或者資料符合理論分布。d max f x g x 當實際觀測值d d n,則拒絕h0，否則則接受h0假設。ks檢驗與t 檢驗之類的其他方法不同是ks檢驗不需要知...
數學模型 正態分佈檢驗
概率密度分布曲線表示式為 f x 12 ex p x 2 2 2f x frac exp f x 2 1 exp 2 2 x 2 下面以房屋的評分系統資料作為說明,提取碼 lyhx import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.py...
ks檢驗p值代表什麼 假設檢驗 第五章 解釋P值
概述 每個人都知道可以使用p值來確定假設檢驗中的統計顯著性。它是乙個很重要的概念，但p值又是乙個滑溜的概念，人們通常會錯誤地解釋它。在這篇文章中，我將通過乙個具體的例子幫助您理解p值。一 從樣本t檢驗獲得p值 假如現在您希望確定一種新的汽油新增劑對汽油英里數是否有影響。如果此特定級別汽車的已知汽油英...