用SPSS做对数正态分布检验，sig值>0.05或<0.05说明什么问题？ （sig值由分析-非参-K-S检验得出的） 当sig大于0.05时就说明数据服从指定的分布（如正态分布），sig越大越能说明数据服从指定的分布（如正态分布）。sig值小于0.05说明数据不服从正态分布。从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率sig值或者说观测的显著水平，即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。如果sig，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。如果0.01值，说明较弱的判定结果，拒绝假定的参数取值。如果sig值>；0.05，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。扩展资料在很多应用中，特别是在可靠性和维修性方面，数据可能不符合正态分布。可是，随机变量的对数可能符合正态分布，对此情况称为对数正态分布。如果应用对数正态分布，在对数正态图纸上数据的图形将是一条直线。绘图的过程与其他分布是相同的。其分析的过程包括计算对数值的平均值和标准差，以及对最终结果取反对数。对数正态分布与正态分布很类似，除了它的概率分布向右进行了移动。对数正态分布从短期来看，与正态分布非常接近。但长期来看，对数正态分布向上分布的数值更多一些。更准确地说，对数正态分布中，有更大向上波动的可能，更小向下波动的可能。对数正态分布用于半导体器件的。
关于SPSS：以1-Sample K-S 命令项检验正态分布，结果怎么看？某教科书上的答案，双侧P＝0.7060，结果是呈正态分布.问为什么P≥0.05还是呈正态分布呢？这种检验的结果该怎么看？
正态分布中的Z值代表什么意义？比如说Z(0.05)=1.65，这个1. 这里的Z（α）表示是服从正态分布的随机变量X的上α分位点，它是一个整体，代表的是一个数，所谓的上α分位点指的是P{X>；Z（α）}=α.注意：这里Z(0.05)指的服从正态分布的随机变量X，P{X>；1.65}=0.05
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取决于你的风险承受度。如果你能承受的只是0.005，那么大于0.005，就可以认为是正态。这里的前提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。
两独立样本，一个服从正态分布，一个不服从。能否做T检验？如果不能，应该用秩和检验吗？ 第一个问题，你的假设是正确的。第二个问题，首先，单因素方差分析的前提是符合正态性，如果数据不符合正态性，可以将原数据进行转换，比如开根号，倒数，ln，log等，如果。
当假设一个模型是正态分布后，如何检验阿 用SAS软件检验：（Ⅰ）正规的正态性检验可以通过PROC UNIVARIATE中的选择项NORMAL来实现。输出结果包括6部分。。
05时Z为多少标准正态分布z值表中a=0？
正态K-S假设检验里面的P值为什么要大于0.05？ 越搞越糊涂了，为什么在正态检验里面P值要大于0.05，统计学里面P值不是越大就越拒绝H0假设么，那就是说P…
