加载中…样本数据的正态分布性
(2014-03-18 09:53:15) 1、
正态分布又叫高斯分布，若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2，概率密度函数为http://s15/mw690/001HHwRSzy6HoLMyl6m6e&690
标准化变换：此变换有特性：若原分布服从正态分布 ，则Z=(x-μ）/σ ～ N(0,1） 就服从标准正态分布,通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。
2、
二项分布：重复n次的伯努利实验，用ξ表示随机实验的结果。如果事件发生的概率是P，则不发生的概率q=1-p，N次独立重复试验中发生K次的概率是P(ξ=K)= C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k), 其中C(n, k) = n!/(k! * (n-k)!)
3、正态分布的检验：
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在SPSS里执行“分析—>描述统计—>频数统计表”，然后弹出左边的对话框，变量选择左边的候选变量，再点下面的“图表”按钮，在弹出的右边的对话框中，选择“直方图”，并选中“包括正态曲线” 设置完后点“确定”，就后会出来一系列结果，包括2个表格和一个图，我们先来看看最下面的图，见下图， 上图中横坐标为待观察变量，纵坐标为分数出现的频数。从图中可以看出根据直方图绘出的曲线是很像正态分布曲线。如何证明这些数据符合正态分布呢，光看曲线还不够，还需要检验： 检验方法一：看偏度系数和峰度系数 偏度系数Skewness<1，峰度系数Kurtosis<1可认为近似于正态分布。 检验方法二：Q-Q图检验
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