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
问题背景： 电缆制造商在电缆的外面涂上一层涂层，以保持电缆的强度和耐久性。涂层厚度的下限(LSL)为39密尔，上限(USL)为43密尔。工程师评估涂层工艺的能力，以确保它能满足客户的要求。 数据收集： 操作人员定期随机抽取5根电缆样本。这些样品充分地反映了当时工艺的内在变化。操作人员
data onetest; input patno wt_kg ht_cm @@; bmi = wt_kg / ((ht_cm/100)**2); datalines; 1 101.7 178 2 97.1 170 3 114.2 191 4 101.9 179 5 93.1 182 6 108.1 177 7 85.0 184 8 89.1 182 9 95.8 179 10 97.8 183 11 78.7 . 12 77.5 172 13 102.8 183 14 81.1 1
如何对右偏数据进行变换现在，我们需要分情况讨论一下。在实际生活中，最常见的情形是靠近正无穷的一侧有一个长尾巴（如图1左），习惯上称为「右偏」（right-skewed）或「正偏态」（positive skewness）。许多人会有点儿困惑，觉得图上分布的那个峰明明是向左边负数一侧偏的，怎么叫「右偏」「正偏态」呢
结论 假设 x 1 , ⋯ , x n
正态性检验： 1 正态性检验是对因变量总体的检验，不是对每个组的正态性检验 2 如果因变量总体不是正太的该怎么办，答案是 要对因变量进行正太性转换，转换的方式有 ： Z转化 （注意Z转换并没改变数据的分布形态，数据不是正太转换之后依然不是正太） X**0.5 （轻度非正太） 1/X
在做数据分析或者统计的时候，经常需要进行数据正态性的检验，因为很多假设都是基于正态分布的基础之上的，例如：T检验。 在Python中，主要有以下检验正态性的方法： 1. scipy.stats.shapiro —— Shapiro-Wilk test，属于专门用来做正态性检验的模块，其原假设：样本数据符合正态分布。 注：适用于
单样本t检验及检验某个变量的总体均值和某指定值之间是否存在着显著性差异。如果是大样本的单样本检验，统计教科书上称为U检验，采用服从正态分布的U 统计量作为检验统计量。如果是小样本并且样本服从正态分布，则采用服从t分布的t统计量进行单样本T检验；否则，还用非参数检验。T 检验稳健
Python正态检验 https://blog.csdn.net/cyan_soul/article/details/81236124 https://blog.csdn.net/QimaoRyan/article/details/72861387 官方文档：https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.stats.kstest.html scipy.stats.kstest from scipy i
