在p值检验中如何根据样本数据求出p值呢？我是先算出z值然后查正态分布表，但结果和课本不一样。 这个要看是单侧检验还是双侧检验。记检验统计量为Z，其观测值(依据样本算出的Z值)为z0，当拒绝域的形式为W={Z>；z_(1-α)}（单侧检验的一种情形，这里z_(1-α)表示标准正态的下侧1-α分位数）时，则这时检验的p值为 p=P{Z>；z0}=1-P{Z≤z0}=1-Φ(z0)。当拒绝域的形式为W={|Z|>；z_(1-α/2)}（双侧检验的情形）时，则这时检验的p值为 p=P{|Z|>；|z0|}=1-P{|Z|≤|z0|}=2-2Φ(|z0|)。另外，还要注意检验时不是正态检验，如果是T检验或是F检验又或者是其他的什么检验的话，那就需要根据相应的分布来查对应的p值了。
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。
如何使用SPSS进行多元正态总体的均值、方差检验，在统计学习中，我们经常要进行有关多元正态总体的均值和方差检验，如果手动计算的话，既浪费时间，结果也不一定准确。。
Minitab 里 检验正态分布 的P值要大于多少才正态？ P值要大于21130.05。但同时也取决于风5261险承受度。如果能承受的只是0.005，那4102么大于0.005，就可以认为是正态。在正1653态检验中，例如Anderson-Darling检验或者Kolmogorov-Smirnov检验，原假设是数据服从正态分布，在独立变量的卡方检验中，原假设是研究中的两个因子，例如年龄和投票喜好是相互独立的。如果检验结果P值足够小，则有足够的证据拒绝原假设，支持备择假设（“数据不支持正态分布”或“因子不相互独立”）。知道P值判断的两个关键点，P值判断就会变得非常简单。扩展资料：Minitab的相关要求规定：1、Minitab软件是为质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和服务的先导。是全球领先的质量管理和六西格玛实施软件工具，更是持续质量改进的良好工具软件。2、Minitab安装分为单机版和网络版，单机版即一套软件安装在一台电脑上，网络版5用户起售，按并发用户数算起，同时在线数不能超过购买的数量。Minitab网络版用户新增租借功能，可以让用户脱离网络环境仍能运行该软件，灵活性大大增加。3、Minitab除了为用户提供质量统计分析工具Minitab和Quality Companion软件外，还有在线培训系统Quality Trainer，该套视频系统的培训统计学基本知识和。
急求DOE实验设计数据分析请问下，我做了一个三因子四水平的DOE全因子实验，无复制.最后得到的结果经过分析因子后，为啥还不能响应优化（MINITAB软件上的因子响应优化项是灰色的），得不到最佳点.对数据进行正态性检验时P值小于0.5，难道这是关键？
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…
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。
