Question: データが正常に分散されている場合、あなたはどのように知っていますか?

また、視覚的に周波数分布をプロットすることにより、正常性を確認し、またヒストグラムと呼ばれる、データの視覚的(赤に重ねて)正規分布と比較することがあります。周波数分布において、各データ点は、例えば(-10ため、別個のビンに入れ-5]、(-5、0]、(0、5]、等

データが正常に分布していますか?

< Z>データの正規分布は、データポイントの大半は、彼らが高いとデータ範囲の低端に少ない外れ値を持つ値の小さな範囲内で発生する意味、比較的類似しているものである。

どのようにあなたが想定しませんデータが正常に分散されている場合?

は、データの箱ひげ図を描きます。あなたのデータが正規分布から来る場合、ボックスには、中央の平均値と中央値と対称になります。データは、正規性の仮定を満たしている場合は、そこにすべきまた、いくつかの外れ値も。ほぼ正規のデータを示す正規確率プロット。データが正常に平均値と標準偏差と一緒に配布されている場合、

方法を知っていますか?

は、正規分布の形状は、平均と標準によって決定されます偏差。釣鐘曲線急峻、小さい標準偏差。例としては、遠く離れて広がっている場合には、Bエル曲線は標準偏差が大きい意味、非常に平坦になります。

通常、データの例を配布されて何?

レッツ・ノーマルDistribution.Heightの日常生活の例を理解します。人口の高さは、正規分布の一例です。 ...ローリングAダイス。サイコロの公正圧延も、正規分布の良い例です。 ...投げAコイン。 ... IQ。 ...技術的な株式市場。 ...経済における所得分配。 ... 靴のサイズ。 ...出生Weight.More項目データが正規分布の仮定を失敗した場合...データが正規分布されていない場合は、

は、分散分析を使用することはできますか?

は、その後、ANOVAは無効です。あなたの変数は、幅広いバリエーションを持っていない場合は...したがって、あなたはクラスカル・ウォリス対ANOVAからの非常に異なる結果を得ることはほとんどありません。

私は何をしますか?

多くの専門家は、あなたのデータが正常でない場合、あなたは正規性を仮定しないテストのノンパラメトリックバージョンを行う必要があること1.示唆されます。私の経験から、私はあなたが非正規のデータを持っている場合、あなたはあなたが実行していることに興味があるテストのノンパラメトリックバージョンを見てもよいと言うでしょう。

分散の均一性が満たされている場合方法を知っていますか?

とき分散の均一性のためにテストし、帰無仮説があります。 2つの分散の比率も考慮される可能性があります。 2つの分散が等しい場合、分散の比は1.00に等しいです。したがって、帰無仮説がある。

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