为什么线性回归模型中要假设随机误差等方差并且服从正态分布？ 简而言之：正态分布假设主要是为了统计推断和参数拟合做的假设。多元正态分布一个很好的性质就是，在对它…
随机误差项为什么要服从正态分布，不服从会怎么样 问题问的挺好，在自然条件下，误差如果是真正的“随机”，随机误差一定是正态的，无法改变。如果不正态，那一定是受某种控制了。
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。
