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假设检验的服从正太分布 总体服从正态分布的情况下,对参数的假设检验有哪些常用的方法?

2021-04-06知识8

概率论假设检验题目 设H0:μ=4.5 H1:μ≠4.5由题意可知,其拒绝域为|μ|>;μα/2=0.5199(查表可得)U=|(x(平均值)-μ)/(σ/sqr(n)|=|(4.4-4.5)/((sqr(0,12)/3)|=0.866>;0.5199,故拒绝原假设,即在α=0.01时此种铁水的平均含碳量μ≠4.5.

什么是正态分布假设检验Q-Q图,什么又是PP图,是怎么来的 P-P图和Q-Q图主要用来判断正态分布。P-P图和Q-Q图的目的性基本一致,但原理上有着区别。P-P图,其原理在于如果数据正态,那么数据的累积比例与正态分布累积比例基本保持一致。分别计算出数据累积比例,和假定正态时的数据分布累积比例;并且将实际数据累积比例作为X轴,将对应正态分布累积比例作为Y轴,作散点图。Q-Q图,其原理在于如果数据正态,那么其假定的正态分位数会与实际数据基本一致。计算出假定正态时的数据分位数;并且将实际数据作为X轴,将假定正态时的数据分位数作为Y轴,作散点图。请点击输入图片描述无论是P-P图,或者Q-Q图;如果说数据呈现出正态性,那么散点图看上去应该近似呈现为一条对角直线,此时说明数据呈现出正态性。如果散点图看上去明显不是一条直线,那么说明数据很可能不具有正态特质。P-P图和Q-Q图均可使用SPSSAU在线分析软件得到,两者功能一致看使用偏好选择即可。

总体服从正态分布的情况下,对参数的假设检验有哪些常用的方法?参数检验:以已知分布(如正态分布)为假定条件,对总体参数进行估计或检验。参数检验的优缺点:优点是符合。

#假设检验的服从正太分布

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