Assumption Validation: 对数据是否服从正态分布进行检验是一种验证模型假设的方式。如果数据不服从正态分布,模型的假设可能需要重新考虑。 Interpretability: 在解释模型结果时,正态分布使结果更容易解释。均值和标准差等统计量在正态分布下有明确的意义。 常见的正态分布检验有三个方法也就是:Shapiro-Wilk检验、D'Agos...
(2)选择合适的检验统计量 常用的检验统计量:z统计量、t统计量和 统计量。z统计量和t统计量常用于均值和比例的检验, 统计量则用于方差的检验。 检验统计量的选择往往与样本量n的大小以及是否已知总体标准差σ有关。当总体服从正态分布,样本量n大于30时,无论是否已知总体标准差,都使用z统计量;当n小于30时,若...
如果数据服从正态分布,则数据样本点近似的围绕在对角线附近。 一、SPSS软件 依次选择【分析——描述统计——Q-Q图】 将要检验的变量移动到右侧变量选框,并确保检测分布是【正态】,然后点击确定 搞定! 二、Python语言 在Python中有很多强大的科学计算库,可以方便的绘制Q-Q图。 #导入依赖库importpandasaspdfromscip...