卡方检验正态分布 去文库，查看完整内容>；内容来自用户：408065019卡方拟和检验的编程实现摘要针对一些总体分布的检验不能用现成的软件实现这一问题，本文32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333433646430论述了怎样应用matlab实现总体分布的检验，这里我们以正态分布为例，这里我们选用了总体分布的卡方检验，卡方检验是在总体分布未知的情况下，根据来自总体的样本，检验关于总体分布的假设的一种检验方法。关键词：分布的检验matlab总体样本。使用卡方检验分布时在总体X的分布未知时，根据来自总体的样本，检验关于总体分布的假设的一种检验方法.使用卡方检验对总体分布进行检验时，我们先提出原假设：H0：总体X的分布函数为F(x)然后根据样本的经验分布和所假设的理论分布之间的吻合程度来决定是否接受原假设.这种检验通常称作拟合优度检验，它是一种非参数检验.在用卡方检验假设H0时，若在H0下分布类型已知，但其参数未知，这时需要先用极大似然估计法估计参数，然后作检验.分布拟合的卡方检验的基本原理和步骤如下：1.将总体X的取值范围分成k个互不重迭的小区间，记作A1，A2，…，Ak.2.把落入第i个小区间Ai的样本值的个数记作fi，称为实测频数.所有实测频数之和f1+f2+…+。
去文库，查看完整内容>；内容来自用户：tidezhuwang为何需要正态分布和方差齐性的检验？为何需要正态分布和方差齐性的检验？很多时32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333433646366候，我们都需要使用从单一样本中获取的样本信息利用统计推断的方法来估计总体的参数信息，这是一种非常有用的统计方法，但在执行相关推断之前，我们需要验证一些假定，任何一条假定若是不能满足，则得到的统计结论就是无效的。通常数据的分析假设为：随机数据，独立的，正态分布，等方差，稳定，当然，测量系统的精确性和准确性也是要满足测量要求的。什么是正态分布假定？在再进行统计分析之前，需要识别出数据的分布，否则，错误的统计检验将带来一定的风险，许多统计方法在执行之前嘉定数据服从正态分布，比如，单/双样本-T检验，过程能力分析，I－MR和方差分析等。如果数据不满足正态分布，则需要使用非参数方法，利用中位数进行检验而不是均值，也可以使用BOX－COX转换或JOHNSON变换的方法把数据转换为正态分布。但是需要知道许多统计工具虽然假定数据满足正态但实际上当样本量大于15或20的时候就不需要正态分布了，但是如果样本量小于15且数据不满足正态分布，P值得数据就是。
两个总体正态分布的显著性检验 多组间均数比较时，如果资料呈正态分布，且方差呈齐性时，应该用方差分析（也叫ANOVA分析，或F检验）
