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> 怎样量化判断数据是否服从正态分布?
怎样量化判断数据是否服从正态分布?
转载 编辑：李强
为了帮助网友解决“怎样量化判断数据是否服从正态分布?”相关的问题，中国学网通过互联网对“怎样量化判断数据是否服从正态分布?”相关的解决方案进行了整理,用户详细问题包括:RT,我想知道:怎样量化判断数据是否服从正态分布?，具体解决方案如下：解决方案1：j-b检验，即雅克贝拉检验
还有其他一些分布检验如卡方检验，K-S检验，，都是用来检验分布的。
游程检验也可以用来检验分布。通过对数据库的索引,我们还为您准备了：j-b检验,即雅克贝拉检验 还有其他一些分布检验如卡方检验,K-S检验,,都是用来检验分布的。 游程检验也可以用来检验分布。===========================================分析-----非参数检验-----单样本检验 弹出对话框 左下角有各种分布的检验 ,将需要检验的变量移入对话框 就可以了===========================================卡方拟合优度检验 或者 正态性检验都可以检验一串数据是否服从正态分布。 你的表述:有的时间点是有的不是正态,这是错误的。分布是数据集合表现出来的特征,你可以说有异...=========================================== kolmogrov smirnov检验就是一种拟合优度检验,不知道你的检验模型是什么=========================================== 概率统计教材中有一章叫做假设检验,这一章专门有这类问题的处理方法,你可以找一本概率统计教材来看。 希望可以帮到你,不明白可以追问,如果解决了问题,请点下面的&am...===========================================概率密度估计。用模式识别里常用的概率密度函数估计方法,估计出该组数据的概率密度... 方均根或其他标准比较f(x)和p(x),如果充分接近,则说明该组数据符合正态分布。(甚至可...===========================================你通过看这个数就可以判断数据是否服从正态分布 2、通过P-P图目测,这样做的好处在于直观 3、就是看峰度和偏度了,你要问偏度在什么范围内是服从正态分布,这个统计学...===========================================大量小因素影响的随机变量都可以看成服从正态分布。例如一个群体中人的身高,体重。等等。===========================================^2/4)/6计算出JB(n是样本容量,S和K的值,Excel里有公式可以直接算),然后查询你要求的水平下,自由度为2的X^2分布的值,进行比较,如果JB小于那个值,就服从正态分布,反之亦然...===========================================当现象受到许多相互独立的随机因素的影响,如果每个因素所产生的影响都很微小时,总的影响可以看作是服从正态分布的.但是最好有实验数据,做正态性检测,才能准确的判断粗...===========================================
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可能有帮助两组样本不符合正态分布,T检验做不了,怎么做检验?求助!想请教一下,我有两组数据,男组15个,女组21个,检测某种物质含量,结果显示女性要高一点,可是两组数据都不符合正态分布,对数转换、方_百度作业帮
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两组样本不符合正态分布,T检验做不了,怎么做检验?求助!想请教一下,我有两组数据,男组15个,女组21个,检测某种物质含量,结果显示女性要高一点,可是两组数据都不符合正态分布,对数转换、方根转换都做了,还是不符合,请问我该怎么检验?貌似T检验做不了了,我有看书,书上介绍两独立样本的非参数检验有Mann-Whitney U检验、Kolmogorov-Smirnov双样本检验、Wald-Wolfowitz游程检验和Moses极端反检验,请教我应该用什么检验啊?我该用哪个啊处理数据,如果知道的话请教了,非常感谢!（我的数据特征都在上面,我有spss书,希望不要那种理论的话,谢谢大家）我做了K-S和W-W检验,但是有文章说：2.Kolmogorov-Smirnov Z检验(又简称K-S检验)是上述提到的Kolmogorov检验用于两个独立样本的情形,对全貌作检验.如果结论是两总体分布不相同,此方法尚不足以说明是位置不同、变异程度不同还是偏度不同,这是报告结果时应注意的.结果中的Z也是渐近统计量,大样本时α=0.05和α=0.01的界值分别是1.36和1.63,小样本时应读取结果中两个经验分布函数的最大差值查界值表作结论,不可直接利用结果中的P值作结论. 3.Wald-Wolfowitz runs检验(又简称W-W检验)与K-S检验相似,也是对全貌作检验,但其功效不如后者；此方法实为Runs过程用于分析两个独立样本的情形.与K-S检验类似,如果结论是两总体分布不相同,此方法尚不足以说明是位置不同、变异程度不同还是偏度不同,报告结果时也应注意.若两样本有相同观察值,结果中提供最大和最小游程个数以及相应的P值,当依此两P值所作的结论相矛盾时,须计算平均游程个数,然后查表作结论或用正态近似法作检验.此过程自动地根据样本大小给出确切概率或正态近似法的果.这两段话前半部分理解,但后半部分都不理解,我做完检验不知道是不是能直接用结果?
符号秩和检验就行analyse---nonparametric test --2 independent samples Wald-Wolfowitz游程检验也行 自己选一个非参的就行里面有个 test type就是选项 都有的非参数检验方法
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标签：&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&非参数检验的推断方法不涉及样本所属总体的分布形式，也不会使用均值、方差等统计量，非参数检验是通过研究样本数据的顺序和分布的性质来构成理论基础，下面介绍一些非参数检验经常使用的样本数据信息：
将样本数据按照升序排列，可以得到X1&X2&X3&Xi....&Xn,其中Xi为第i个顺序量。
将样本数据按照升序排列，可以得到X1&X2&X3&Xi....&Xn，Ri为Xi在这一列数据中的位置，称为秩，R1,R2,R3...Rn为样本数据的秩统计量
如果样本数据中存在相同的值，那么在排序时就会出现秩相同的情况，这样的情况称为结，结的取值是对应的秩的均值。注意是秩的均值而不是数据本身的均值。
非参数检验的统计理论都是根据上述概念计算而来，此外，和参数检验一样，当我们得到分析数据的时候，最先做的工作还是先通过图表和一些描述性统计量对数据整体进行探索性分析，掌握数据大致分布情况、有无极端值等，为后续正确选择分析方法打下基础。
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非参数检验在实际应用中，可以归为以下几种情况：
一、单样本总体分布检验
二、两独立样本差异性检验
三、两配对样本差异性检验
四、多个独立样本差异性检验
五、多个相关样本差异性检验可以看出，以上应用除了第一点之外，其他都有对应的参数检验方法，这就要根据样本数据的实际情况来进行选择了：适合使用参数检验的优先使用参数检验，否则使用非参数检验。
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下面我们分别介绍一下上述应用对应的非参数检验方法
一、单样本总体分布检验
单样本总体分布检验主要用来检验某样本所在总体分布和某一理论分布是否存在显著差异，主要涉及的非参数检验方法有：
1.卡方检验
卡方检验可以检验样本数据是否符合某一期望分布或理论分布，这在卡方检验中有所介绍，在此不再多说
2.二项分布检验
二项分布检验主要用来检验样本数据是否符合某个指定的二项分布，该检验只适合二分类变量样本。
3.游程检验
无论是参数检验还是非参数检验，都需要样本是随机抽取的，因此有时我们不但关心样本数据分布如何，也同样希望考察样本数据的随机性如何，游程检验是一种非常常用的随机性检验方法。先说游程是什么概念，假设有一组二分类变量，我们把连续相同的取值的记录称为一个游程，连续值个数称为游程的长度，上述二分类变量有11个游程，其中长度为1的游程有5个，长度为2的游程有3个，长度为3的游程有3个。根据游程检验的假设，该数据游程总数过大或过小，均不是随机序列。总数过大时，平均游程长度偏小，表示可能有某种短周期性影响数据随机性，极端例子如10；总数过小时，平均游程长度偏大，表示样本存在某种趋势或结构，有可能来自不同总体或样本值彼此不够独立，极端例子如不只是二分类变量，任何能标有二分符号的连续变量或离散变量也可以进行游程分析。游程检验分为游程最大程度检验和游程总数检验两种，SPSS使用的是游程总数检验方法。4.Kolmogorov&Smirnov检验
Kolmogorov&Smirnov检验可以检验样本数据是否符合某一期望分布或理论分布，常用于探索连续性随机变量的分布形态，它是一类检验，其中的一种Kolmogorov&Smirnov Z检验我们在正态分布检验中介绍过它，此外，Kolmogorov&Smirnov Z检验还常用来检验泊松分布、均匀分布等。其基本原理是根据样本计算出累积分布函数Fn和已知的累积分布函数F0，再计算二者在相应变量上函数值的差，对这个差值进行检验，如果二者分布一致，则差值不会超过临界值。二、两独立样本差异性检验
1.Kolmogorov&Smirnov检验
两独立样本差异性检验也可以使用K-S检验来分析二者所在总体分布有无明显差异。但是这种方法检验的是总体分布情况是否相同，而其他秩检验方法都是检验总体分布的中心位置是否相同，这里的区别要注意。
2.Mann-Whitney U检验
Mann-Whitney U检验是在秩和基础上改进而来，用来检验两个独立样本是否取自同一总体，和参数检验的两独立样本t检验相对应，只不过t检验是针对两样本取自的总体均值是否相同，而Mann-Whitney U检验是针对两样本取自的总体分布的中心位置是否相同，因此建立假设：
H0：两总体分布中心位置相同H1：两总体分布中心位置不同
Mann-Whitney U检验的基本方法是：
将两组数据X和Y混合并升序排序，然后计算两组数据的秩和W1、W2，计算U统计量
其中n1为数据X样本量，n2为数据Y的样本量选择U1和U2中最小者与临界值U&比较，当U & UA时，拒绝H0，接受H1注：这里的临界值表为Mann-Whitney-Wilcoxon秩和分布表在大样本情况下（n1、n2均大于30），U近似正态分布，均值和方差分别为
此时也可以进一步计算标准正态分布的统计量Z,并根据正态分布进行检验
如果两组数据存在相同的值，也就是说存在结，就会影响方差，此时需要将方差调整为其中&j是第j个结值的个数，调整后的Z值为
其中分子加减0.5是为了对离散变量进行连续性修正，对于U-E(U)大于0减0.5，对于U-E(U)小于0加0.53.Wilcoxon检验
Wilcoxon检验和Mann-Whitney U检验方法没有实质上的差别，检验原理和结果也完全等价，只是Wilcoxon检验使用的是两组数据的秩和W1、W2中的较小值作为统计量，而Mann-Whitney U检验使用的是U1、U2中的较小值作为统计量，W和U只是一个线性变换的关系。4.Wald-Wolfowitz Runs检验
Wald-Wolfowitz Runs检验是一种游程检验，原假设是两独立样本所在总体分布没有显著差异，如果两样本在集中、离散、偏度、变异等任一方面存在差异，都会拒绝原假设，具体做法和单样本总体分布中的游程检验一样，只是要先将两样本混合并升序排序为一个数据列，然后计算游程总数并进行分析，如果游程总数过大，则说明两组数据来自同一总体，反之如果过小，则两组数据的分布形态存在较大差异，有可能来自不同的总体。
和Kolmogorov&Smirnov检验一样，这种方法也是检验总体分布情况是否相同，而不是检验总体分布的中心位置是否相同。5.Moses Extreme Reactions检验译为Moses极端反应检验，注意：该检验结果只为单侧检验，且需要指定一个对照组，以检验样本是否存在极端反应。
建立的假设为
H0：极端值出现在两总体中的可能性均等H1：极端值出现在两总体中的可能性不相等
如果原假设成立，那么说明各类极端值在两总体中出现的次数差不多，即两样本有较好的弥散性。否则极端值可能集中出现在某一个样本中，说明两样本有可能不是来自同一总体。
如果用它来做两独立样本差异性检验，那么原假设可以设为：两独立样本所在总体分布没有显著差异
具体实施方法为：将两组混合并升序排序，然后计算跨度（Span）=对照组最高秩-对照组最低秩+1，非整数四舍五入。如果有极端值，可以先去掉极端值之后再求跨度，称为截头跨度。如果跨度或截头跨度很小，说明两样本数据无法充分混合，可认为来自的总体分布存在差异性。标签：&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
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