怎麼判斷標準正態分佈?

如何判斷一組數據是不是正態分佈

正態分佈也叫常態分佈，是連續隨機變量概率分佈的一種，自然界、人類社會、心理和教育中大量現象均按正態形式分佈，例如能力的高低，學生成績的好壞等都屬於正態分佈。標準正態分佈是正態分佈的一種，具有正態分佈的所有特徵。所有正態分佈都可以通過Z分數公式轉換成標準正態分佈。 兩者特點比較： (1)正態分佈的形式是對稱的，對稱軸是經過平均數點的垂線。 (2)中央點最高，然後逐漸向兩側下降，曲線的形式是先向內彎，再向外彎。 (3)正態曲線下的面積為1。正態分佈是一族分佈，它隨隨機變量的平均數、標準差的大小與單位不同而有不同的分佈形態。標準正態分佈是正態分佈的一種，其平均數和標準差都是固定的，平均數為0，標準差為1。（4）正態分佈曲線下標準差與概率面積有固定數量關係。所有正態分佈都可以通過Z分數公式轉換成標準正態分佈。把你的數據畫成圖 對比一下

怎樣判斷數據是否服從正態分佈

正態分佈（Normal distribution）又名高斯分佈（Gaussian distribution），是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變量X服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的高斯分佈，記為N（μ，σ^2）。其概率密度函數為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。我們通常所說的標準正態分佈是μ=0，σ=1的正態分佈。我們通常所說的標準正態分佈是位置參數，尺度參數的正態分佈。

標準正態分佈表怎麼看

將未知量Z對應的列上的數 與 行所對應的數字 結合 查表定位

例如 要查Z=1.96的標準正態分佈表

首先 在Z下面對應的數找到1.9

然後 在Z右邊的行中找到6

這兩個數所對應的值為 0.9750 即為所查的值

如何判斷一組數據是否符合正態分佈

檢驗正態分佈的辦法：

1、在spss菜單中選擇分析——描述統計——探索，將需要檢驗的變量放入因變量裡面，選擇“繪製——帶檢驗的正態圖，看一下tests of normality就可以，如果成正態，sig不會小於臨界值

2、 還可以參考QQ圖，如果是正態，QQ圖裡的散點回呈直線，normal qq圖的橫座標是實際的數據從小到大排列，縱座標是正態分佈的期望值，所以如果實際的和正態的期望相符，散點圖就會呈一條直線；detrended qq圖的橫座標是實際觀測值，縱座標是實際觀測值減去期望值，如果數據符合正態，那麼散點應當在中央橫線附近

怎麼判斷一組數據是否符合正態分佈

根據正太分佈的公式你應該先求方差或標準差然後套用公式，驗證是否符合

excel如何檢驗一組數據是否符合正態分佈

這是一個錯誤命題。任何一組數據都可以認為是正態分佈，禒可以擬合出它們的正態分佈曲線。關鍵是要計算出這組數據的均值和標準差。可以用EXCEL的DEVSQ公式輔助算出這組數據的標準差；可以用AVEDEV函數算出這組數據的均值。則這組數據的正態分佈函數為：

其中μ為均值，σ為標準差。

怎樣根據參數判斷是否服從正態分佈？？

kolmogrov smirnov檢驗就是一種擬合優度檢驗，不知道你的檢驗模型是什麼

用spss 21.0怎麼判斷正態分佈

SPSS中有很多操作可以進行正態檢驗，在此只介紹最主要和最全面最方便的操作：

1、工具欄--分析—描述性統計—探索性

2、選擇要分析的變量，選入因變量框內，然後點選圖表，設置輸出莖葉圖和直方圖，選擇輸出正態性檢驗圖表，注意顯示（Display）要選擇雙項（Both）。

3、Output結果

（1）Descriptives：描述中有峰度係數和偏度係數，根據上述判斷標準，數據不符合正態分佈。

Sk=0，Ku=0時，分佈呈正態，Sk>0時，分佈呈正偏態，Sk<0時，分佈呈負偏態，時，Ku>0曲線比較陡峭，Ku<0時曲線比較平坦。由此可判斷本數據分佈為正偏態（朝左偏），較陡峭。

（2）Tests of Normality：D檢驗和W 檢驗均顯示數據不服從正態分佈，當然在此，數據樣本量為1000，應以W檢驗為準。

（3）直方圖

直方圖驗證了上述檢驗結果。

（4）此外還有莖葉圖、P-P圖、Q-Q圖、箱式圖等輸出結果，不再贅述。結果同樣驗證數據不符合正態分佈。