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。
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2113验法是检验两个正态随机变量的总体方差5261是否相等的一种假设检验4102方法.设两个随机变量X、Y的样本分别为1653X1，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是否相等.假设H0：DX=DY=σ^2.根据统计理论，如果X、Y为正态分布，当假设成立时，统计量(如右图)服从第一自由度为n1—1、第二自由度n2—1的F—分布.预先给定信度α.查F—分布表，得Fα/2.若计算的F值小于Fα/2，则假设成立，否则假设不合理.F—检验法还可用于两个以上随机变量平均数差异显著性的检验.F检验法是英国统计学家Fisher提出的，主要通过比较两组数据的方差 S^2，以确定他们的精密度是否有显著性差异.至于两组数据之间是否存在系统误差，则在进行F检验并确定它们的精密度没有显著性差异之后，再进行t 检验.样本标准偏差的平方，即(“^2”是表示平方)：S^2=∑(X-X平均)^2/(n-1)两组数据就能得到两个S^2值，S大^2和S小^2 F=S大^2/S小^2 由表中f大和f小（f为自由度n-1)，查得F表，然后计算的F值与查表得到的F表值比较，如果 F表 表明两组数据没有显著差异；F≥F表 表明两组数据存在显著差异拟合优度检验主要是运用判定系数和回归标准差，检验模型对样本。
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，…
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。
