正态性检验方法总结

最新推荐文章于 2025-06-03 09:23:25 发布
最新推荐文章于 2025-06-03 09:23:25 发布
阅读量2.1k 收藏 7
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 数据分析 统计学 文章标签： 机器学习 数据分析 统计学 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xj4math/article/details/111143562
本文总结了正态性检验的几种方法，包括偏度系数、峰度系数、QQ图、正态性W检验（S-W检验）和Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验）。偏度系数和峰度系数衡量数据的对称性和峰态；QQ图通过比较分位数判断数据是否接近正态分布；S-W检验适用于小样本，而K-S检验可用于大样本，同时能对比两样本分布差异。每种方法都有其适用场景和优缺点。
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
SPSS程序方差分析和正态性检验PPT课件.pptx
10-10
正态性检验是用于判断数据是否符合正态分布的统计方法。在SPSS程序中，进行正态性检验需要经历以下步骤： 1. 调入或建立数据库 2. 进入分析程序，选择Analyze（分析）-->Descriptive Statistics（描述统计）-->...
SPSS软件正态性检验ppt课件.ppt
11-13
总结来说，本PPT课件旨在为统计学、数据分析、社会科学、经济学和管理学等领域的学生和研究人员提供一个实用的工具，帮助他们利用SPSS软件进行有效的正态性检验。通过本资源的学习，读者将能够掌握SPSS在统计分析中...
正态性检验方法汇总
jd1813346972的博客
03-08 2773
该篇文章主要介绍了统计检验中正态性检验的常用方法理论，包括图示法、偏度/峰度检验法、非参数检验方法，同时附相关R语言程序进行正态性检验的常用函数。
excel统计分析——S-W正态性检验
maizeman126的博客
12-24 8737
使用原始的S-W检验，在8≤n≤50时可以利用，小样本(n<8)对偏离正态分布的检验不太有效。而J. P. Royston就是通过近似的方法改进了S-W方法，对样本量的要求为12≤n≤5000，甚至更多；根据W的公式可推算出，W是a与x之间的相关系数的平方，W的取值范围始终在0和1之间。3、利用标准正态分布的概率密度函数的反函数，对得到的CDF进行计算，记作。其中，当n为偶数时，m=n/2；当n为奇数时，m=(n-1)/2。的分布是未知的，必须通过模拟，造表或者近似方法获得。，其中，2<i<n-1，
统计推断——正态性检验（图形方法、偏度和峰度、统计（拟合优度）检验）
huangguohui_123的博客
05-14 3万+
正态分布是很多计量数据比较分析的假设前提，因此在做比较分析之前要首先验证样本数据所代表的总体是否服从正态分布(这样说太费劲，我们以后还是简单地说成“数据是否正态”)。当然对于比率数据的比较也需要满足分布前提，通常是二项分布和泊松分布，对于二项分布的比率比较，一般不需要做分布的验证。而对泊松分析的比率比较则需要事先验证其分布，验证方法就是卡方检验，这已在我前面发表的《抽样分布篇之五：卡尔•皮尔逊和卡...
正态性检验方法——K-S检验和S-W检验
一起学习 | Study Together
03-22 4万+
在开展很多种统计分析方法之前，都需要先对数据进行正态性检验，SPSS中进行正态性检验的方法有两种，它们分别是： 柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验（Kolmogorov-Smirnov test），简称K-S检验； 夏皮洛-威尔克检验（Shapiro—Wilk test），简称S-W检验。 大部分时候，这两种方法得到的检验结果大体相同，但也有部分情况下一个p大于0.05为接受，另一个小于0.05拒绝 根本原因在于两种方法处理的数据量大小不同。 当分析小于50行的小样本数据时，我们倾向于看S-W检验得到的正态性检验结
63、智能系统中的正态性检验方法
最新发布
w7x8y9z的博客
06-03 52
本文详细介绍了正态性检验在智能系统中的重要性及其应用场景，涵盖了Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验和Anderson-Darling检验等常用方法，并探讨了其在特征选择、聚类分析和时间序列分析等方面的应用。同时，文章还讨论了正态性检验的影响因素、局限性和优化建议，并通过实际案例展示了其具体操作步骤与效果。
Scipy库提供了多种正态性检验和假设检验方法
book_dw5189的博客
10-02 2010
这些方法涵盖了在统计分析中经常用到的正态性检验和假设检验技术。你可以根据你的具体数据和研究问题选择适当的方法来进行分析。每个方法都有不同的假设和前提条件，所以在使用时需要谨慎考虑。
机器学习特征工程经验总结一
TURING.DT
09-05 1933
这块内容分为两篇文章，有一点长，但内容很实用，建议耐心的看一下。 机器学习特征工程经验总结一机器学习特征工程经验总结二 -------------------------------------------- 很多人其实非常好奇BAT里机器学习算法工程师平时工作内容是怎样？其实大部分人都是在跑数据，各种map-reduce，hive SQL，数据仓库搬砖，数据清洗、数据清洗、数据清洗，业务分...
如何判断数据是否符合正态分布
热门推荐
gulie8的博客
06-18 4万+
1.根据偏度系数和峰度系数判断。SPSS 菜单栏，Analyze—Reports—Report Summaries in Rows「分析」→「描述统计」→「探索」→弹出对话框中，选择要分析的变量→点击「选项点」，弹出对话框中勾选「带检验的正态图」→「确定」。由于样本数较小，以K-S结果为准，sig.=0.2>0.05，服从正态分布。查看Q-Q图进一步确认。若偏度系数Skewness=-0.333;峰度系数Kurtosis=0.886；两个系数都小于1，可认为近似于正态分布。 或者通过Analyze—D
正态分布的峰度和偏度分别为_偏度与峰度的正态性分布判断
weixin_39629780的博客
12-20 1万+
偏度与峰度的正态性分布判断用统计方法对数据进行分析，有很多方法如T检验、方差分析、相关分析以及线性回归等。都要求数据服从正态分布或近似正态分布。上篇博客用Q-Q图验证数据集符合正态分布。这篇博客先介绍偏度与峰度定义，然后用偏度与峰度检测数据集是否符合正态分布，最后分析该检测算法的使用条件以及spss的结果分析。1、偏度与峰度(1)偏度(Skewness)偏度的衡量是相对于正态分布来说，正态分布的偏...
偏度与峰度的正态性分布判断
机器学习算法那些事
11-08 3万+
当我们应用统计方法对数据进行分析时，会发现许多分析方法如T检验、方差分析、相关分析以及线性回归等等，都要求数据服从正态分布或近似正态分布，正态分布在机器学习的重要性后期会讲述。上一篇文章用Q-Q图来验证数据集是否符合正态分布，本文首先介绍了偏度与峰度的定义，然后用偏度与峰度检测数据集是否符合正态分布，最后分析该检测算法的适用条件以及SPSS的结果分析。 1、偏度与峰度 （1）偏度（Ske...
正态分布的峰度和偏度分别为_SPSS操作详解 | 正态分布检验及转换
weixin_34662372的博客
01-01 7211
大家好，我是菜鸟君。北京今天暴雨预警，却迟迟没下雨，闷热的不行。等雨的过程中，给大家唠唠数据正态分布的问题。今天早上接到一个小伙伴在后台的留言：我才意识到，之前确实忘了说这个问题。就像这位同学提到的，确定数据正态分布与否，是后续选取分析方法(参数比较VS.非参数比较)的关键。那么怎么用SPSS进行正态分布检验呢？1.描述性分析在描述性分析里，可以看频数、偏度系数和峰度系数，以及Shap...
数据分析之正态性检验
当我把这件事情做出来的时候，我想要的东西就已经拿到了
11-30 2万+
定义 利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，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、夏皮罗一威尔克检验法(Shapiro-Wilktest)，科尔莫戈罗夫检验法，偏度-峰度检验法等。 在数据分析过程中，数据的不同分布形态将直接影响数据分析策略的选择。因此，对数据分布形态的判定是非常重要内容。常见的数据分布形态有正态分布、均匀分布、指数分布、泊松分布等。但最重要也是最有用的分布形态是正态分布，很多数据分析技术都是面向正态分布的定距变量。
番外篇一：显著性检验的正态性要求
weixin_50348308的博客
04-06 2182
Z\T检验中的正态性要求: 检验统计量公式→样本与样本均值的正态性→揭示显著性检验的正态原理→标态与普态的关系→正态性要求
如何处理偏态数据？
data_cola的博客
06-08 1万+
这是笔试/面试题系列的第2篇文章 在了解何为偏态数据前，要先从正态数据说起。 正态分布 正态分布是自然界中广泛存在的，我们都知道它是两头低，中间高，整个形态呈现对称钟形的一个分布，之所以叫正态分布，是因为在大量连续数据测量的情况下，我们比较希望看到这种状态，一个标准的正态分布是u（均值）=0，σ（标准差）=1。 从下图可以看出，横坐标代表随机变量X的一个取值，在均值（u=0）附近概率密度最大，越偏离均值，概率密度减小，不在(u-3σ,u+3σ)范围内的数据就属于统计学意义上的异常值了。 ..
ks检验与s-w 检验_数据分析基础（2）——正态分布检验
weixin_39602569的博客
11-19 8829
#寻找真知派#如上一篇文章所述，样本所属总体服从正态分布是数据分析和数据挖掘等数据处理的重要前提。如果我们采集的样本并不能确认其总体是否服从正态分布，那么数据处理的结果就是不可靠的。因此，对样本数据进行正态分布检验十分必要。常用的正态分布检验方法有以下几种：1.基于偏度和峰度的假设检验基于偏度-峰度的检验是利用了正态分布偏度(3阶矩)和峰度(4阶矩)都为0的特点。如果样本数据能满足偏度和峰度均为0...
数据的正态性检验汇总
zyy160alex5的专栏
07-17 1万+
一、图示法 1、P-P图 以样本的累计频率作为横坐标，以安装正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，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。
Matlab源码实现正态性检验方法及其p值计算
常见的正态性检验方法包括： - **Kolmogorov-Smirnov测试**：通过比较数据分布与目标正态分布的累积分布函数(CDF)差异来检验数据是否符合某一分布。它有两种形式：极限形式(KS-Lim)和Stephens改进的方法(KS-S)。KS-...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

sta@ma@brain

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值