偏态分布异常数据的剔除我这里有4万多个数据，直方图看是服从偏态分布，SPSS里面也不能通过正太检验，这里我想要剔除一部分异常点.我们知道对于正态分布的样本，基本可以用2δ原则剔除，那么对于大样本的偏态分布，该如何提出其中的异常点
如何检测数据得正态性，我们在使用一些调查数据和一些实验数据得时候，需要对这些数据进行方差分析或者T检验，但是对其检验的前提首先就是数据符合正态性，如果数据不符合正。
求教：对于不服从正态分布的数据要怎么剔除异常值？
请问谁知道在excel中如何进行正态分布的检验啊 请问谁知道如何在excel中实现偏度和峰度的检验，在检验前需要剔除数据么，如何剔除，还有如何看待偏度和峰度？拜托了！。？ 2020SOGOU.COM 京ICP证050897号
SPSS之P-P图 验证数据正态分布 P-P图 通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布。当数据符合指定分布时，P-P图中各点近似呈一条直线。在这里我们只做最常用的分布检验—正态分布 首先我们把需要分析的。
有关于使用SPSS检验正态分布的问题 1.正态性检验的P-P图，会生成2张，第一张图图形的横坐标和纵32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333238653231坐标分别代表理论累计概率和实际累计概率，如果数据呈正态分布，图中的数据点应该和理论直线（对角线）基本重合，不出现明显的规律；另外一张是剔除趋势的P-P图，是按正态分布计算的理论值和实际值的差的分布图，也可以理解成残差图，数据如果均与的在水平线上下分布且没有规律性上下的波动趋势。这种情形可以认为数据服从正态分布，从你给出的P-P图可以看出，数据应该可以通过正态性检验。2.对SPSS来说组间的两两比较分别有一个方差齐和不齐时的分别选择对应分析技术的菜单，可以参考单因素方差分析one-way ANOVA过程中的post hoc过程来分别选择如果方差不齐处理方法一般有两种，一种是刚才所说的选择不齐时对应的处理技术，这只是在其他方法失效时考虑，而且只适用于组与组之间的两两比较；另外一种就是对数据进行处理，譬如对数转换，差分转换等等，如果这样还不行可以考虑异方差时的其他分析方法，例如时间序列数据可以进行ARCH方法，具体参考下计量经济学方面的相关异方差处理方式，注意方差分析的前提是正态性、方差齐性，因此如果存在。
当数据不符合正态分布，且希望能符合正态分布时候可以用哪些方法 ^正态分布法2113：X服从一个数学期望5261为μ4102、方差为σ^2的正态分布，记1653为N(μ，专σ^2)。其概率属密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0，σ=1时便符合正态分布了。正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。扩展资料由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。若服从标准正态分布，通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。故该变换被称为标准化变换。参考资料来源：-正态分布
