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       时间:2018-04-25 22:33:22     浏览:106    评论:0    
    核心提示: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 、

    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 、正态性检验值以及关联的 p 值 。三种检验方法

    Anderson-Darling:

      选择此项将执行正态性的 Anderson-Darling 检验 ,这是一种基于 ECDF的检验。

    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。

    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。
     
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