是否存在正太分布用什么spss

可以先做直方图,看大概形状,运行analyze-descripivestatistics-explore就行,可以做直方图和正态性检验,如果不是正态的话可以用analyze-nonparametric

你是不是那个变量的格式不对呀,去左下角点那个变量视图,把那个变量的类型改成数值才可以的,可能是你excel复制过来的时候出错了.还有后面的度量标准要弄成度量S（就是有尺子的那个）

秦阿房宫遗址,位于陕西省西安市以西13公里处.在历时两年的考古勘探中,考古学家李毓芳意外发现,阿房宫遗址中始终无法找到被大火焚烧的痕迹和任何宫殿建筑的残骸.李毓芳大胆质疑并最终证实,阿房宫并没有在两千

正态分布最初由棣莫弗研究二项式时推导得出,后来高斯又从另一个方面导出了正态分布的表达式,研究了正态分布的一系列性质并将其应用于天文学研究,因此正态分布通常又被叫做高斯分布.10元币值的德国马克上印有高

先看问题,根据实际提出假设,小于0.05或0.01,那么否定假设,大于0.05或0.01那么接受假设.如果是T检验的话用2-tailed比较,如果是用SPSS的话就直接用sig.(2-tailed)或

应该是的

你问的都是些什么问题啊?不是正太分布怎么改成正太分布?那改完之后还能代表原始数据吗?方差分析就是如何确定那些值?当数据不符合正态分布的时候,我们可以用费参数检验来分析.你先把方差分析的原理弄清楚.si

在这个独立样本的t检验中,如你的图,到了这一步的时候,系统已经知道你要检验的变量是什么了,可是它不知道你要检验哪两个组的这个变量.对你这个问题而言,它知道要检验数学成绩,但是不知道要对男、女这两组进行

其实是一样的这个简单的你只要采用描述性分析就可以了里面有平均值和区间估计的结果输出的跟是否是组距式频数没什么关系

晚年的牛顿崇拜金钱与权势,科研道德日渐走下坡路.牛顿和莱布尼茨各自独立发明了微积分,他们都可算“创始人”.但牛顿硬要把莱布尼茨排除在“创始人”之外,他影响甚至操纵了调查委员会,于1715年极不公正地宣

你双击打开output窗口中的表格可以看到具体的p值我替别人做这类的数据分析蛮多的

先通过绘制多维散点图,看看各自变量与因变量之间是否存在线性关系,如果有呈线性趋势,则可以进行多元回归分析,进一步通过数据来获取准确的线性关系再问：谢谢哈！那再请问一下啊，怎么用SPSS绘制一个因变量和

仅作主成分分析是不用看KMO值的,提取主成分中解释方差较大的变量,构建新的指标体系,然后在试图用因子分析,另外注意,主成分分析一般不用来赋权!

t检验是用来说明两组数据是否差异显著的.如果要看相关程度,应用“双变量相关分析”,具体如下：1、Analyze->Correlate->Bivariate；2、选择两变量进入变量框（Variable）

输入数据时次数作为一个变量,数量作为一个变量（这个变量其实没用到）,然后选择非参数检验——旧对话框——1样本ks检验,打开面板,把次数选择进框框里,然后勾选下方的泊松,就ok了.再问：十分感谢

根据单样本K-S检验显示,你的数据服从Lambda（泊松分布的均值）为12.18的泊松分布（P=0.772）.注意,与其他大多数统计学检验不同,K-S检验在P值大于（注意是大于而不是小于）0.05时才

题目没说清a,b到底是什么?是不是说a和b都服从正态分布N(1,1)?如果是的话:简单的理a,b是对称关系,所以P(a>b)=P(b>a)又P（a=b）为零（测度论知识,暂时理解就可以）利用概率为一P

积分项,变换后既然V是以绝对值出现,那积分区间就是0到正无穷,所以你最后的分母中多了个2,所以这是一个Cauchy-(1/2,1/2)的分布.

你这个问题……零售总额与居民收入及总人口都有关系,但是居民收入和总人口之间的关系不是很明确,所以如果确定Y,应该就是零售总额自变量分别是居民收入和总人口,可以用多元线性回归做一下,看看是否通过检验,你

功能：生成服从正态分布的随机数语法：R＝normrnd(MU,SIGMA)R＝normrnd(MU,SIGMA,m)R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)说明：R＝normrnd(MU,SIG