多元正态分布参数估计及假设检验的原理及方法步骤 一般的参数估计2113方法无非：极大似然估5261计、矩估计、贝叶斯估计3种。极大4102似然估计，就是跟据样本1653值得到似然函数，然后求导得到最大值的条件，解出参数值，假设检验则据此得到一个枢轴量进行。矩估计，核心是用样本矩代替总体矩，假设检验推导相对复杂，也可以看作寻求枢轴量。贝叶斯估计则是假设参数是随机变量，观测值为“有条件”观测值，用贝叶斯公式转换为“有条件”的参数分布，最后积分边缘化得到参数的边缘分布，并用其期望值或者众数来作为其点估计，假设检验则是用现成的参数分布函数进行。
怎样用SPSS软件做数据的正态性检验？ p>；SPSS软件是一款分析数据的实用类办公学习软件，那么如何在SPSS上做正态性检验呢？img src=。
多元线性回归中的 T 检验怎样理解？其 p 值为什么划定在 0.05？ 很基础的问题，但是看了很多理论描述还是不太理解，T检验，F检验的远离，望众神赐教
