為什麼樣本量很大,但還是不滿足正態分佈

2021-04-18 10:00:14 字數 1026 閱讀 1684

1樓:匿名使用者

相關分析的結果只是提示作用,0.1-0.2的話意義不是很大了。

正態性的話還是要看的,可以不考慮你考慮的話也不會錯,對吧

2樓:匿名使用者

可以不考慮是否正態,p=0.00表示有相關了,不過0.1幾的r確實是低,

3樓:頭石會說話

可以先把資料標準化 轉化為z分數 在做相關看看 你的相關係數太低了

4樓:匿名使用者

可以考慮使用非引數檢驗

假設某一樣本符合正態分佈 一般最小樣本量為多少呢

當總體分布未知且樣本容量足夠大時,樣本均值的分布近似服從什麼分布

5樓:匿名使用者

當總體分布未知且樣本容量足夠大時,樣本均值的分布近似服從正態分佈。

正態曲線呈鐘型,兩頭低,中間高,左右對稱因其曲線呈鐘形,因此人們又經常稱之為鐘形曲線。

若隨機變數x服從乙個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分佈,記為n(μ,σ^2)。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置,其標準差σ決定了分布的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態分佈是標準正態分佈。

分布曲線

圖形特徵

集中性:正態曲線的高峰位於正**,即均數所在的位置。

對稱性:正態曲線以均數為中心,左右對稱,曲線兩端永遠不與橫軸相交。

均勻變動性:正態曲線由均數所在處開始,分別向左右兩側逐漸均勻下降。

曲線與橫軸間的面積總等於1,相當於概率密度函式的函式從正無窮到負無窮積分的概率為1。即頻率的總和為100%。

關於μ對稱,並在μ處取最大值,在正(負)無窮遠處取值為0,在μ±σ處有拐點,形狀呈現中間高兩邊低,正態分佈的概率密度函式曲線呈鐘形,因此人們又經常稱之為鐘形曲線。

6樓:氧化松鼠

根據中心極限定理:在樣本含量n很大的情況下,無論原始測量變數服從什麼分布,均數的抽樣分布都近似服從正態分佈n(μ,σ²/n)

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