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对于不符合正态分布的数据
对于不符合正态分布的数据
怎样分析处理
答:
不符合正态分布的数据
可以通过以下几种方法进行分析:1.非参数检验:非参数检验是一种不依赖于总体分布假设的统计方法,适用于任何类型的数据。常见的非参数检验方法有卡方检验、Wilcoxon秩和检验、Mann-WhitneyU检验等。这些方法可以用于比较两组或多组数据的中位数、频率或其他统计量的差异。2.数据转换...
数据不符合正态分布
用什么检验
答:
数据不符合正态分布用非参数检验。
对于不符合正态分布的数据
,可以采用非参数检验的方法进行数据分析。不符合正态分布用非参数检验,正态分布也称“常态分布”,又名高斯分布,最早由棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它...
不是
正态分布的数据
怎么分析
答:
第一种情况:
数据
本来就不是正态的。如果明确知道样本数据所代表的总体本来就不是
正态分布的
,可以考虑寻求变换,通常都会找到恰当的变换参数。但有些数据也不一定能够变换成功,这时可以采用非参数检验来进行分析。第二种情况:存在异常点。如果确认是异常点,可以考虑剔除。但如果找不到产生异常点的原因...
当
数据不符合正态分布
,且希望能符合正态分布时候可以用哪些方法_百度知 ...
答:
正态分布法:X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为
正态分布的
期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时便
符合正态分布
了。故必须认定这二者之一(算术平均的优良性,误差的正态性) 为出发点。但算术平均到底并没...
关于
数据
非
正态分布
怎么办
答:
可以应用变量变换的方法,将不服从
正态分布的
资料转化为非正态分布或近似正态分布。常用的变量变换方法有对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正玄变换等,应根据资料性质选择适当的变量变换方法。1、对数变换 即将原始数据X的对数值作为新的
分布数据
:X’=lgX 当原始数据中有小值及零时,亦可取X’...
在哪一种情况下需要注意可能存在
的数据
非
正态
问题
答:
需要注意可能存在
的数据
非正态问题的情况如下:1、统计分析:如果我们进行统计分析,如计算均值、方差、假设检验等,通常要求数据满足
正态分布的
假设。如果数据不服从正态分布,可能会
对
分析结果产生影响,因此需要注意非正态问题。2、参数估计:在进行参数估计时,通常假设数据是从某个特定的概率分布中抽取...
spss
数据不符合正态分布
怎么办
答:
1、将数据取对数,或者开根号等处理:如果spss数据值非常大,取对数或者开根号等,会
对数据
进行压缩处理,相对意义上单位会减小,但值的相对意义还是一样,数据会变得相对
正态
一些,此步可使用Spssau的生成变量功能即可完成。2、使用其它研究方法:如果是使用方差分析,T检验等,如果spss数据不满足正态性,...
如果
数据
不服从
正态分布
怎么计算置信区间
答:
置信度为(1-α),或者100×(1-α)%。于是,如果α=0.05,那么置信度则是0.95或95%,后一种表示方式更为常用 [2] 。置信区间的常用计算方法如下:Pr(c1<=μ<=c2)=1-α 其中:α是显著性水平(例:0.05或0.10);Pr表示概率,是单词probablity的缩写;100%*(1-α)或(1-α)或指...
请问
对于不
服从
正态分布的数据
如何剔除奇异点?
答:
第一:针对一楼,如果你是想做回归模型,在数据不服从
正态
假设的情况下,你可以
对数据
进行变换再做回归分析,至于用什么样的变换,建议你使用Box-Cox变换族,通过参数来控制变换类型,你举的例子都是特例,详细可参见王松桂等著的《线性模型引论》P175.第二:如果你是想做回归模型,但是侧重于对数据的...
对于不
服从
正态分布的数据
要怎么剔除异常值?
答:
一般情况下,微量元素呈对数
正态分布
,所以验证是否
符合
对数正态分布,利用概率格纸法或者峰度、偏度等方法进行检验。
对于
异常值,一般情况下,大于(小于)三倍离差
的数据
剔除。
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