minitab正态性检验时，符合正态分布的P值的要求是什么 推荐P>；0.05取决于2113你的风险承受度。如果你5261能承受的只是0.005，那么大于41020.005，就可以认为是正态。这里的前提1653是先认为这个分布就是正态分布。大于0.05（或0.0005）时只是没有足够证据能证明它不是正态分布，所以就认为它是正态分布。
怎样判断数据是否服从正态分布 原发布者：段波段波正态性检验简介生成正态概率图并进行假设检验，以检查观测值是否服从正态分布。对于正态性检验，假设为H0：数据服从正态分布与H1：数据不服从正态分布图形中的垂直尺度类似于正态概率图中的垂直尺度，水平轴为线性尺度，此线形成数据所来自总体的累积分布函数的估计值。图中会显示总体参数的数字估计（均值和标准差）、正态性检验值以及关联的p值。正态性检验的方法很多，但具体原理是不相同的，有些是拟合优度检验，有些是偏峰度检验。用Minitab作数据的正态性检验的方法：统计>；基本统计量>；正态性检验(stat>；BasicStatistic>；Normalitytest)最后都是看P值，P>；0.05就基本可以认为数据正态有如下三种检验方法：(1Anderson-Daling，缺省状态即为此检验法，AD法最灵敏。AD检验是很准确的判断方法，表面上在直线附近，但很可能被拒绝。(2Ryan-Joiner(它实际上与W检验很相似，ISO将它定为标准检验方法，中国国标也采用此法)。(3Kolmogorov-Smirnov方法。Anderson-Darling和Kolmogorov-Smirnov检定方法是基于经验分布函数，Ryan-Joiner(类似Shapiro-Wilk)是基于相关与回归的，一般而言都选Anderson-Darling。三种检验方法的详细解释如下：Anderson-Darling检验（A-D。
求助：关于正态性检验方法的原理 你好，阅读权限与你的学分有关系，学分是你在论坛上的活动积累计.多发贴，多回贴，你的学分就会增加.其实我也没有很好的回答这个问题.更有说明的资料我查一下。.
