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检验一个数据集是否是正太分布

1.根据偏度系数和峰度系数判断。 SPSS 菜单栏，Analyze—Reports—Report Summaries in Rows「分析」→「描述统计」→「探索」→弹出对话框中，选择要分析的变量→点击「选项点」，弹出对话框中勾选「带检验的正态图」→「确定」。由于样本数较小，以K-S结果为准，sig.=0.2>0.05，服从正态

用 QQ-Plot 验证正太分布

一、问题： 检验一序列是否服从正态分布 序列为X = {x1,x2...xN} 二、QQ图验证法： 1、将原序列按开序重新排列 x1<x2<...xi...<xN 2、计算QQ序列： （1）、样本均值和标准差   （2）、分位数：    （3）、通过正态分布表可以查得 ti对应的分位数Q'，计算如下：  3、画出QQ图： 即Q--Q'图，与y = x线进

方差分析的基础知识，（R）

正态性检验：   1 正态性检验是对因变量总体的检验，不是对每个组的正态性检验   2 如果因变量总体不是正太的该怎么办，答案是 要对因变量进行正太性转换，转换的方式有 ： Z转化 （注意Z转换并没改变数据的分布形态，数据不是正太转换之后依然不是正太） X**0.5    （轻度非正太） 1/X     

TensorFlow中random_normal和truncated_normal的区别

  原文链接：https://blog.csdn.net/zhangdongren/article/details/83344048 区别如下：tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None) 正太分布随机数，均值mean,标准差stddevtf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.

Python实现非正太分布的异常值检测

     工作中，我们经常会遇到数据异常，比如说浏览量突增猛降，交易量突增猛降，但是这些数据又不是符合正太分布的，如果用几倍西格玛就不合适，那么我们如何来判断这些变化是否在合理的范围呢？     小白查阅一些资料后，发现可以用箱形图，具体描述如下：     箱形图（英文：Box plot），又称为盒

统计学

  统计推断  ----》2个学派  贝叶斯 概率 　　参数估计 　　　　　　点估计 　　　　　　区间估计、置信区间 　　假设检验 参数估计 　　　->定义概率分布    概率分布 两种类型 离散型 　　　　　　　　  连续型 概率论 大树定律           最大似然 正太分布? 比如轨