卡方拟合优度检验的适用范围，必须是与特定分布（如正态分布、二项分布）比较吗？ 卡方检验可以用来检验样本是否符合特定分布，如正态分布、二项分布、泊松分布等，那么对于一个已知分布，…
为何要进行拟合优度检验
数据拟合时，得到的函数为什么需要检验？数据拟合时，得到的函数为什么需要检验？这个太难了，或者说是有太多的不确定性 因为连一个大概的函数形式都没有给出来 也就是说。
关于SPSS：以1-Sample K-S 命令项检验分布，结果怎么看？ 就看SIG显著度如果大于0.5就是说明拒绝原假设，也就是说数据是正态或者泊松分布反之亦然上面那句话的意思是你的数据不能做泊松分布的检验你看一下泊松分布是概率分布，不是所有的数据都可以进行泊松分布检验的
spss如何进行正态性检验，在数据分析过程中，我们经常会用到不同分布形态的的数据。常见的数据分布形态有正态分布，随机分布（均匀分布）、泊松分布、指数分布等，但在数据。
拟合优度检验和F检验有没有区别，如果有，区别是什么？ F检验F—检验法是检验两个正态随机变量的总体方差是否相等的一种假设检验方法.设两个随机变量X、Y的样本分别为X1，x2，…，xn与y1，y2，…，yn，其样本方差分别为s1^2与s2^2.现检验X的总体方差DX与Y的总体方差DY是否相.
什么是Anderson-Darling拟合优度检验 Anderson-Darling拟合优度检验是一种检验所收集的数据是否服从某个分布(如正态分布、指数分布、韦伯分布等等)的一种方法，是一种非参数检验方法。类似的方法还有Shapiro-Wilk检验、Kolmogolov-Smirnov检验等。其原理是将所收集的数据从小到大排列，得出经验累积分布(ECDF)，并与目标分布的理论累积分布(CDF)进行比较，得出所谓的AD*统计量，这个统计量越小，数据的分布就越接近目标分布，越大则数据服从目标分布的可能性就越小。具体的判断就是根据AD*统计量的分布计算出p值，如果p值大于0.05，则数据服从目标分布，如果p值小于0.05，则数据不服从目标分布。计算公式就不列出了，比较复杂。希望这能帮到你。
进行拟合优度检验，应采用______。 A．正态分布 B．χ2分布 C．t分布 D．F分布 B
运用t检验时，如何确定总体是服从正态分布的？ 许多t检验的例子，是如何确定总体服从正态分布的？许多t检验的例子，是如何确定总体服从正态分布的？通过 拟合优度检验_ 来检验一个总体遵循什么分布。。
