MINITAB概率图中 AD 值怎么看 Minitab默认使用Anderson-Darling test来检验数据是否符合某个分布，应该是AD值越小，越有可能符合某个分布
怎样判断数据是否服从正态分布 原发布者：段波段波正态性检验简介生成正态概率图并进行假设检验，以检查观测值是否服从正态分布。对于正态性检验，假设为H0：数据服从正态分布与H1：数据不服从正态分布图形中的垂直尺度类似于正态概率图中的垂直尺度，水平轴为线性尺度，此线形成数据所来自总体的累积分布函数的估计值。图中会显示总体参数的数字估计（均值和标准差）、正态性检验值以及关联的p值。正态性检验的方法很多，但具体原理是不相同的，有些是拟合优度检验，有些是偏峰度检验。用Minitab作数据的正态性检验的方法：统计>；基本统计量>；正态性检验(stat>；BasicStatistic>；Normalitytest)最后都是看P值，P>；0.05就基本可以认为数据正态有如下三种检验方法：(1Anderson-Daling，缺省状态即为此检验法，AD法最灵敏。AD检验是很准确的判断方法，表面上在直线附近，但很可能被拒绝。(2Ryan-Joiner(它实际上与W检验很相似，ISO将它定为标准检验方法，中国国标也采用此法)。(3Kolmogorov-Smirnov方法。Anderson-Darling和Kolmogorov-Smirnov检定方法是基于经验分布函数，Ryan-Joiner(类似Shapiro-Wilk)是基于相关与回归的，一般而言都选Anderson-Darling。三种检验方法的详细解释如下：Anderson-Darling检验（A-D。
为什么要检验数据的正态性 有些统计方法只适用于正态分布或近似32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333431363635正态分布资料，如用均数和标准差描述资料的集中或离散情况，用正态分布法确定正常值范围及用t检验两均数间相差是否显著等，因此在用这些方法前，需考虑进行正检验。它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。常用的正态性检验方法有正态概率纸法、夏皮罗维尔克检验法(Shapiro-Wilktest)，科尔莫戈罗夫检验法，偏度-峰度检验法等。扩展资料检验特点设X？，X？，.，X？表示来自总体的样本，表示样本均值，表示 i 阶样本中心矩。正态分布的偏度和峰度均为 0，其中偏度和峰度的定义分别为该检验就是根据这个特点来检验分布正态性的。三种检验方法1、Anderson-Darling选择此项将执行正态性的Anderson-Darling检验，这是一种基于ECDF（经验累积分布函数）的检验。2、Ryan-Joiner选择此项将执行Ryan-Joiner检验，它类似于Shapiro-Wilk检验。Ryan-Joiner检验是一种基于相关的检验。3、Kolmogorov-Smirnov选择此项将执行正态性的Kolmogorov-Smirnov检验，这是一种基于ECDF的检验。参考资料来源：-正态性检验参考资料来源：-正检验参考资料。
