残差检验不符合正态分布,如果对数据进行调整
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/20 12:18:26
妮斯依,k字母开头不发音,但N发音!
一般是以0.05作为界限,这是比较通用的规则.你的数据并不严格服从正态分布,因为Shapiro-Wilkstest的P值为0.017.考虑到Shapiro-Wilkstest有较高的检验效能(相对于其
你是用什么检验的matlab有jbtest和kstest的函数据我所知ks检验是利用累计分布去测试是否符合某个分布的你这里的所谓ks分布5条gauss曲线是怎么来的?貌似曲线本身是多峰gauss曲线再
方差齐性不符合说明你的分组不是独立事件,对结果有影响.尝试新的分组满足齐次性后分析.没有齐性的结果没有意义.
1.通过F检验可以看到方差是否相等,你说的对的,看第二行2.样本标准差可以使用描述统计中的功能来计算,例如descpritivestatistics3.如果样本数量30以上,可以当作正态分布.如果是小
选择菜单analyze(分析)——descriptivestatistics——descriptives,弹出descriptives对话框,把分析的变量(X)选入Variable(s)列表框中,点O
符号秩和检验就行analyse---nonparametrictest--2independentsamplesWald-Wolfowitz游程检验也行自己选一个非参的就行里面有个testtype就是
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a=[];figure(1);hist(a);%作频数直方图figure(2);normplot(a);%分布的正态性检验[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(a
首先我默认你spss比较熟了.操作如下:analyze->descriptive->explore.弹出对话框以后点Plots按钮,勾选Normailityteswithplot选项.再问:这个软件我
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
LM检验和White检验都是看p值,如果p值小于你设定的显著性水平,也就是α,那么就表明自相关,ARCH异方差检验也是同理,如果对模型修正后,p>α了,那么就说明不存在异方差,自相关这些了,也就是你所
1方法 性质1:设X是一个随机变量,其分布函数为F(x),则Y=F(X)服从在〔0,1〕的均匀分布. 性质2:设X1,K,Xn是某个分布的一个简单样本,其分布函数为F(x),由性质1可知,在概率意
打开数据序列,在series窗口中依次点击view-descriptivestatistics&tests-histogramandstats出现的窗口右侧最下面有Jarque-Bera统计量和其对应
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.....
可以.但是有些分布的这样表示意义不大.原因是正态分布这样做是因为正态在均值左右的标准差覆盖面积基本稳定确定.那样表示会比较方便.
基于正太分布的原因是大自然界中的多数自然现象或者日常的多数数据都是符合正态分布的,也就是类似一个倒U曲线.当然也有不是正态分布的现象,比如投硬币的数据,就是一个二元分布,比如化学中一些元素的放射性这些
回归分析中,对自变量或因变量的分布形式没有要求查看原帖