正态分布,但方差不齐,用啥统计方法
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/10 17:08:37
方差是各个数据分别与其和的平均数之差的平方的和的平均数,在概率论和数理统计中,方差(Variance)用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度.
正态分布图的曲线下的面积等于1很高兴为您解答,希望对你有所帮助!如果您认可我的回答.请【选为满意回答】,谢谢!---------------------------------------------
2σ^2/(n-1)由(n-1)S^2/σ^2服从自由度为n-1的塌方分布即(n-1)S^2/σ^2~χ^2(n-1)所以D((n-1)S^2/σ^2)=2*(n-1)(塌方分布的特性)进一步得出结果
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
我认为均值向量就是对应的n维个变量的均值,协方差矩阵的对角线就是其对应的方差值,这样带入正态分布的概率密度函数可以了
检验时统计量:Z=(均值-μ0)/(σ/根号n)
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
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.
ezplot(@(x)normpdf(x,a,b),[mn])其中a为均值,b为方差,[m,n]为从m到n的正态分布随机数.再问:如果没有告诉区间,只告诉4组样本的容量,分别是10,20,30,50,
T检验的前提是服从正态分布,跟下面所说一样,大样本是可以的,一般大于30就算大样本.方差齐性看F值的相伴概率,置信度0.95,相伴概率大于0.05则方差齐,反之方差不齐.
1.总体:总体(population)是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体,更确切的说,是同质的所有观察单位某种观察值(变量值)的集合.总体可分为有限总体和无限总体.总体中的所有单位都能够标识者为
倒数第三步应该是t的1/2次方,不是负1/2次方
是标准差,应该是先求出加权平均数X,在用各组数如分别是X1,X2,.,Xn,频率分别为f1,f2,...,fn,先求方差((X1-X)2*f1+(X2-X)2*f2+.+(Xn-X)2*fn)/(f1
数据转换或者采用非参数检验,随机化方法等处理数据.
点击“图形——概率分布图”在新弹出的对话框中,选择单一试图,确定分布类型选择正态,输入均值,标准差,然后确定即可.
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.....
区别:?①?正态分布是与自由度无关的一条曲线?t分布是依自由度而变的一组曲线.②t分布较正态分布顶部略低而尾部稍高.联系:随看自由度增大t分布趋近于标准正态分布;当n>30时二者相差很小;当n→∞时二
选择哪个统计量关键要看你想做些什么统计分析?你想做的是假设检验吗?若是假设检验,你想检验的是均值还是方差?还有,总体所服从的正态分布均值是否已知?
泊松分布是一种离散型分布poi(λ,λ)正态分布是一种连续型分布N(μ,σ^2)关系么,我只知道λ趋于无穷大时,泊松分布趋于正态分布即当λ满足一定条件时(λ>15),可以用正态分布来估算泊松分布的取值