excel如何檢驗一組資料是否符合正態分佈

時間 2021-08-15 06:40:21

1樓:浪小客

1、首先我們選擇開啟excel輸入資料,例如a組資料和b組資料進行比較。

2、選擇敲擊鍵盤在空格中輸入[=]並插入函式[t-test]。

3、array1選擇組a資料,array2選擇組b資料,並跟蹤並輸入輸入2。

4、之後選擇單擊[確定]選項以執行t檢驗分析功能。

5、作為分析的結果,如果在p <0.05時存在顯著差異,則如果p <0.01則存在非常顯著的差異。

2樓:智者總要千慮

用spss。

analyze==>descriptive statistics==>descriptives==>對kurtosis和skewness打鉤

輸出就是峰度係數和偏度係數,兩個都等於0時,就是正態分佈。

3樓:匿名使用者

將這組資料畫出曲線圖

如何判斷一組資料是否符合正態分佈

4樓:愛生活的冀學長

在前面的文章中講過,很多模型的假設條件都是資料是服從正態分佈的。這篇文章主要講講如何判斷資料是否符合正態分佈。主要分為兩種方法:描述統計方法和統計檢驗方法。

描述統計方法

描述統計就是用描述的數字或圖表來判斷資料是否符合正態分佈。常用的方法有q-q圖、p-p圖、直方圖、莖葉圖。

1. q-q圖

此q-q非用於聊天的qq,q是quantile的縮寫,即分位數。 分位數就是將資料從小到大排序,然後切成100份,看不同位置處的值。比如中位數,就是中間位置的值。

q-q圖的x軸為分位數,y軸為分位數對應的樣本值。x-y是散點圖的形式,通過散點圖可以擬合出一條直線, 如果這條直線是從左下角到右上角的一條直線,則可以判斷資料符合正態分佈,否則則不可以。

擬合出來的這條直線和正態分佈之間有什麼關係呢?為什麼可以根據這條直線來判斷資料是否符合正態分佈呢。

我們先來想一下正態分佈的特徵,正態分佈的x軸為樣本值,從左到右x是逐漸增大的,y軸是每個樣本值對應的出現的概率。概率值先上公升後下降,且在中間位置達到最高。

可以把q-q圖中的y軸理解成正態分佈中的x軸, 如果擬合出來的直線是45度,可以保證中位數兩邊的數值分布是一樣的,即正態分佈中基於中位數左右對稱。

在python中可以使用如下**來繪製q-q圖:

from scipy import stats fig = plt.figure res = stats.probplot(x, plot=plt) plt.show

與q-q圖類似的是p-p圖,兩者的區別是前者的y軸是具體的分位數對應的樣本值,而後者是累計概率。

2. 直方圖

直方圖分為兩種,一種是頻率分布直方圖,一種是頻數分布直方圖。頻數就是樣本值出現的次數,頻率是某個值出現的次數與所有樣本值出現總次數的比值。

在python中我們可以使用如下**來繪製頻數分布直方圖:

importmatplotlib.pyplot asplt plt.hist(x,bins = 10)

可以使用如下**來繪製頻率分布直方圖:

importseaborn assns sns.distplot(x)

與直方圖類似的還有莖葉圖,莖葉圖是類似於**形式去表示每個值出現的頻次。

統計檢驗方法

講完了描述統計的方法,我們來看一下統計檢驗的方法。統計檢驗的方法主要有sw檢驗、ks檢驗、ad檢驗、w檢驗。

sw檢驗中的s就是偏度,w就是峰度,峰度和偏度與正態的關係我們在前面的文章有講過,沒看過的同學可以去看看:你到底偏哪邊的?

1. ks檢驗

ks檢驗是基於樣本累積分布函式來進行判斷的。可以用於判斷某個樣本集是否符合某個已知分布,也可以用於檢驗兩個樣本之間的顯著性差異。

如果是判斷某個樣本是否符合某個已知分布,比如正態分佈,則需要先計算出標準正態分佈的累計分布函式,然後在計算樣本集的累計分布函式。兩個函式之間在不同的取值處會有不同的差值。我們只需要找出來差值最大的那個點d。

然後基於樣本集的樣本數和顯著性水平找到差值邊界值(類似於t檢驗的邊界值)。判斷邊界值和d的關係, 如果d小於邊界值,則可以認為樣本的分布符合已知分布,否則不可以。

pdf( probability density function):概率密度函式

5樓:秒懂百科

正態性檢驗:判斷總體是否服從正態分佈的檢驗

6樓:匿名使用者

用minitab,點「統計」,「正態性檢驗」,看p值,如果大於0.05,是正態分佈,如果沒有就不是。

7樓:匿名使用者

一般是畫出頻率直方圖,看它是否符合正態分佈曲線,如果差不多即為滿足。

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