怎样证明一组数据服从正态分布啊 我知道的方法2113主要是两种：第一，5261概率密度估计。用模式识别里4102常用的概率密度函数估计方法，1653估计出该组数据的概率密度函数p(x)。然后用这组数据的均值和方差作为参数，得出一个Gauss（正态）概率密度函数f(x)。用绝对值偏差、方均根或其他标准比较f(x)和p(x)，如果充分接近，则说明该组数据符合正态分布。（甚至可以利用假设检验的概念指定置信度水平等）。第二，累积量。三阶和四阶累积量有其明确的意义，即所谓“偏度”和“峰度”。前者表明概率密度函数的对称性，如果值接近0则表示对称性好；后者表明概率密度函数（假定是单峰的）的尖锐程度，如果值接近0则表示接近正态分布（正态分布的所有二阶以上累积量值为0）。注意，峰度可能还有其他定义，注意不要混淆。
数农考什么？ 数学（农）与数学一、二、三、四是不同，据说与数四最为相近。建议：去你报考的学校招生网站上查考纲 1．农业类学科考察的数学难度比数1和数4都相对简单，考生只需要掌握最。
在回归分析中，F检验和t检验各有什么作用？ F检验用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。t检验推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。F检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐性的时候，Levene检验，Bartlett检验或者Brown–Forsythe检验的稳健性都要优于F检验。F检验还可以用于三组或者多组之间的均值比较，但是如果被检验的数据无法满足均是正态分布的条件时，该数据的稳健型会大打折扣，特别是当显著性水平比较低时。但是，如果数据符合正态分布，而且alpha值至少为0.05，该检验的稳健型还是相当可靠的。若两个母体有相同的方差（方差齐性），那么可以采用F检验，但是该检验会呈现极端的非稳健性和非常态性，可以用t检验、巴特勒特检验等取代。扩展资料回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当自变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小。
如何检测一个数学模型的合理性 为了得到正确2113的结论、在进行系统分析、5261预测和辅助决策时，必须4102保证模型1653能够准确地反映实际系统并能在计算机上正确运行。因此，必须对模型的有效性进行评估。模型有效性评估主要包括模型确认和模型验证两部分内容：模型确认考察的是系统模型（所建立的模型）与被仿真系统（研究对象）之间的关系，模型验证考察的则是系统模型与模型计算机实现之间的关系。对于一个具体的建模项目来说，模型有效性评估贯穿于研究的始终。必须指出，模型实际上是所研究的系统的一种抽象表述形式，要验证一个模型是否百分之百有效是极其困难的，也是没有实际意义的。另外，模型是否有效是相对于研究目的以及用户需求而言的。在某些情况下，模型达到60％的可信度使可满足要求；而在另外一些情况下，模型达到99％都可能是不满足的。模型有效性的概念出现在20世纪60年代，随着计算机仿真技术在各个学科和工程领域的普遍应用，模型有效性问题日益受到人们的关注。1967年，美国兰德公司的fishman和Kivtat明确指出，模型有效性研究可划分为两个部分：模型的确认（validation）和验证（verification）。这一观点被国际仿真学界普遍采纳。模型确认指通过比较在相同输入条判和运行。
就是数学建模的，生产问题的，正态分布预测的那个题目啊，谢谢 首先，你要做出来一个关于供需要求的数学模型，最好是关于正态分布概率密度函数的，这样可以增加数模论文的深度；其次，在做出来的模型基础上加上下面几问的约束条件，以使结果更优化。实在不好意思，我今年没有参赛，对这个问题的把握也不是很透彻，根据以往的经验，用线性规划或者动态规划的知识就能解决这个问题，你可以上网搜索一下。
spss中P值 T值 F值代表什么？ SIG值是不是P值？ 在SPSS软件统计结抄果中，不管是回归2113分析还是其它分析，5261都会看到“4102SIG”，SIG=significance，意为“1653显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值0.01追问：均值差是什么？怎么计算？000加载更多
