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在假设检验中设X服从正态分布
在Eviews中如何
检验
数据分布是不是
正态分布
?
答:
Eviews中,可以在数据描述中绘制直方图),该软件一并提供了Jarque-Bera(JB)
检验
结果,其零
假设
是数据
服从正态分布
,如果P值过小,表明拒绝零假设,数据不服从正态分布。如下图所示,系列数据pool(Eviews软件自带数据br2.wf1)只有两类取值:0-1。根据JB检验(4365.875),其P值为0.000000,完全...
在假设检验中
,当原假设正确时拒绝原假设,所犯的错误称为什么
答:
有这样一种情况,原假设正确,而我们却把它当成错误的加以拒绝。犯这种错误的概率用α表示,统计上把α称为
假设检验中
的显著性水平,也就是决策中所面临的风险。因此α表示原假设为真时,拒绝原假设的概率。估计总体参数落在某一区间内,可能犯错误的概率为显著性水平,用α表示。1-α 为置信度或置信...
简述
X
2的分布、t分布、F分布及
正态分布
之间的关系!
答:
X2分布,t分布,F分布这三个分布都是基于正态分布变形得到的,在实际中只能用来做
假设检验
。比如,已知样本X都是
服从正态分布
的样本,而且方差未知,那么,
检验X
的均知就会用到t分布,其他的情况也类似,可以看看数理统计相关内容例题:以X^2分布为例子吧 x1,
x
2..xn都遵守N(0,1)的正态分布,则 x...
...
假设
??比如一个题,说袋装糖的净重是一个随机变量,
服从正态分布
...
答:
是
假设
样本的μ0=总体均值μ 然后
检验
这个统计量,如果发现μ0这个样本均值
x
拔代入检验统计量表达式中,是落在了
正态分布
的两边,就拒绝原假设。落在中间的话,说明“大多数情况”μ0=μ,那就接受假设
显著性
检验
-显著性检验
答:
2、曼惠特尼
检验
曼-惠特尼秩和检验:
假设
两个样本分别来自除了总体均值以外完全相同的两个总体,目的是检验这两个总体的均值是否有显著的差别。(
分布
存在差异) 3、多样本非参数检验 Kruskal-Wallis检验实质是两独立样本的曼-惠特尼U检验在多个样本下的推广。(秩和检验).Jonckheere-Terpstra检验有点像KW检验后进一步检验...
正态分布
的“3σ”原则是什么?
答:
sigma原则:数值分布在(μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6526;2sigma原则:数值分布在(μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544;3sigma原则:数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974;其中
在正态分布
中σ代表标准差,μ代表均值
x
=μ即为图像的对称轴。由于“小概率事件”和
假设检验
的基本...
概率论与数理统计中
X
~N(a,b)什么含义
答:
x服从
二项分布 还有x~n(a,b) 是指
服从正态分布
。p:某事件的概率 n:重复试验的次数 若某事件概率为p,现重复试验n次,该事件发生k次的概率为:P=C(k,n)×p^k×(1-p)^(n-k).C(k,n)表示组合数,即从n个事物中拿出k个的方法数。
正态
曲线
分布
的三大原则?
答:
sigma原则:数值分布在(μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6526;2sigma原则:数值分布在(μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544;3sigma原则:数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974;其中
在正态分布
中σ代表标准差,μ代表均值
x
=μ即为图像的对称轴。由于“小概率事件”和
假设检验
的基本...
在六西格玛方差分析中如何进行
正态
性
假设检验
?
答:
具体来说,六西格玛方差分析包括以下步骤:1. 数据收集和预处理:首先,收集并处理实验数据,包括观察值、误差等。这些数据应该满足正态性
假设
,即数据的分布接近于
正态分布
。2. 计算均值:根据实验设计,计算每个因素下数据的均值。3. 计算方差:计算每个因素下数据的方差,即数据的离散程度。4. 计算F值...
正态分布
的3σ原则是什么?
答:
sigma原则:数值分布在(μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6526;2sigma原则:数值分布在(μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544;3sigma原则:数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974;其中
在正态分布
中σ代表标准差,μ代表均值
x
=μ即为图像的对称轴。由于“小概率事件”和
假设检验
的基本...
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