怎么检验数据是不是正态分布

我认为是的,不过σ应该是标准差.

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

 输入数据后,左击最上方的Analyze,选择Descriptive Statistic,选择左击explore,出现如下：将所选数据选入Dependent List,左

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

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

采用非参数检验里面也有相关的检验方法

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

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

SPSS将其归入非参数检验中,按以下步骤：Analyze>NonparametricTests>LegacyDialogs（低版本SPSS这一步不存在）>1-SampleK-S.可以同时分析四个分布.

相关分析的结果只是提示作用,0.1-0.2的话意义不是很大了.正态性的话还是要看的,可以不考虑你考虑的话也不会错,对吧

分析下面描述性统计探索正态分布检测检测某一变量变量为数值型.再问：不行啊，可否+qq详谈，如果你真的熟悉的话....再答：其实我说的应该比较明白你这2变量是标识+频数的不符合正态检验条件再问：那我复制

用JB检验,先计算Skewness和Kurtosis值,然后根据JB=n*(Ske^2+(Kur-3)^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

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

两句话：1.正态分布（normaldistribution）又名高斯分布（Gaussiandistribution）2.cftool里面也可以自定义拟合的表达式.

h为测试结果,若h=0,则可以认为X是服从正态分布的;若h=1,则可以否定X服从正态分布;p为接受假设的概率值,P越接近于0,则可以拒绝是正态分布的原假设;jbstat为测试统计量的值;cv为是否拒绝

根据中心极限定理来说,如果样本量大于30,x的抽样分布服从正态分布

首先,你要看方差齐性检验结果,如F值后面的那个Sig值,也就是P值小于0.05,那就看后面方差相等的T检验结果,比如问1,方差齐性检验结果P=0.0120.05,结果无统计学意义；问2,方差齐性检验P

楼上的差点答对了,应该是95%的置信区间就是[a-1.96b,a+1.96b]正负3个标准差是99.73%,不是95%

你回归后要保存为新的残差序列,然后在做正态检验,不能直接用原始的”resid"序列直接正态检验,这样当然和在回归页面上做不一样