利用Eview 8.0检验数据正态性的两种操作，统计分析时，经常需要检验数据的正态性。下面介绍利用Eview8.0检验数据正态性的两种操作。
如何在SPSS中对样本进行正态分布检验？ 一、图示法21131、P-P 图 以样本的累计频5261率作为横坐标以安装正态4102分布计算的相应累1653计概率作为纵坐标把样本值表现为直角坐标系中的散点。如果资料服从整体分布则样本点应围绕第一象限的对角线分布。2、Q-Q 图 以样本的分位数作为横坐标以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标把样本表现为指教坐标系的散点。如果资料服从正态分布则样本点应该呈一条围绕第一象限对角线的直线。以上两种方法以 Q-Q 图为佳效率较高。3、直方图 判断方法是否以钟形分布同时可以选择输出正态性曲线。4、箱式图 判断方法观测离群值和中位数。5、茎叶图 类似与直方图但实质不同。二、计算法1、偏度系数Skewness和峰度系数Kurtosis 计算公式 g1表示偏度 g2表示峰度 通过计算 g1 和 g2 及其标准误 σg1及 σg2然后作 U检验。两种检验同时得出 U0.05 的结论时才可以认为该组资料服从正态分布。由公式可见部分文献中所说的“偏度和峰度都接近 0…可以认为…近似服从正态分布”并不严谨。2、非参数检验方法 非参数检验方法包括 Kolmogorov-Smirnov 检验 D 检验 和 Shapiro-Wilk W 检验。SAS 中规定当样本含量 n≤2000时结果。
一个有关统计学中t检验的问题 n表示样本容量，d.f表示自由度 d.f=120时 t分布是正态分布 d.f越大，t分布的图形越“尖”.自由度的确是样本量减一.二楼的同学，我是现在在大学专门学统计学的.自由度：d.f.全称 degree of freedom 这个是毋庸置疑的，按照二楼的说法，那n也是自由度？重复了啊.楼下的自己去看概率论与数理统计的书，或是计量经济学都可以，统计学原理也行.没听说过分位点这个定义的.在查表时有分界点是有的，但是不会写在（）里啊，样该是这样写的 t0.05（下标）=1.96 当n（样本量）趋近于无穷的时候那个检验的标准为1.96 但是n样本量不同时 t0.05（下标）的值不同，0.05是你要求的置信度得来的，比如你要求的置信度为95%时，为1-95%0.05还有分位点是根据要求的置信度和样本量得来的，只是查表很麻烦，大样本就有用样本量趋近于无穷时的值来算了，比如1.96.但是要是要求准确的话，还是要查表的，要查表就要样本量啊，您说的和样本量无关.好像不对啊.二楼的同学，那个t分布只有一个参数为自由度，自由度=n-1，（n为样本容量）有一些书里面，自由度用n表示，可能会造成误解，认为自由度都是用n表示的，其实不然，在卡方检验，t检验，f检验里，有时会用n表示一个样本的自由度，比如f分布，可能设m和n为两个正态总体的自由度，。
