样本不服从正态分布,如何比较均值-搜答案-神马作文网

用卡方分割做.或直接把除了GG基因的二组基因进行合并,然后再用四个表卡方检验做就可以了.

惹X～N(p,k^2)的正态分布,则Z=(X-p)/k～N(0,1)的标准正态分布.即统计量减期望值后除以方差.

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

记住就行了,可以证明大数定理.

近似吧~

不可以,此时应该用单因素方差分析（ANOVA）,如果选择了两两的t检验,将会增大犯一类错误的概率.

你可以记住这样一个结论,如果a,b相互独立,并且都服从正态分布,那么对于a,b的任意线性组合c1a+c2b(c1,c2均为常数)也服从正态分布,至于证明涉及高等数学里的知识,无非就是一个二重积分的计算

直接代公式n=1.96*1.96*6*6/(2*2).

T检验不需要正态分布的前提,检验用的是T分布再问：THX！是我看书不认真，的确只要求方差齐即可。还想请教：如果我采集1000个人的信息来了解某疾病的发病因素，筛查出来患病的有150个。采集的变量有性别

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

不符合正太,不能用方差分析可以采用非参数检验统计专业研究生为您服务

不需要,谁和说总体服从正态分布时,样本方差和样本均值独立了啊?

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

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

这个是统计学中的一个基本定理,与“大数定律及中心极限定律”无关,是正态分布的性质.可以看关于统计学中关于“抽样分布定理”的内容.

进行数据变换有对数变换、平方根变换、平方根反正弦,你的看数据应该是平方根反正弦.其实不符合正态性的相关分析,一般不转换数据,一般都进行秩相关.

对于两个样本的分布不明确或者不是呈正态分布的时候,考虑用来检验两组是否存在差异的方法有四种：1、Mann-WhitheyU检验2、kolmoforov-smirnovz3、Mosesextremere

这个要看你知道一些什么信息了,如果数据比较多的话可以用非参数的方法,比较一般的就是秩和检验,不过牵涉到的就是分（中）位数而不是均值了,不过是可以达到你要检验的目的的.

n=25,α=0.05,查t分布表得0.025的分位数为t(24)=2.0639,计算2.0639×√16/25=1.65112,所以总体均值95%的置信区间为(20-1.65112,20+1.651

可以用非参统计,最常用的就是计算它们的“秩相关”：d:两组数据的等级差.n:数据对数.