如何检验数据是否服从正态分布 一、图示法 1、P-P图 以样本的累计频率作为横坐标，以安装正态分布计算的相应累计概率作为纵 坐标，把样本值表现为直角坐标系中的散点。如果资料服从整体分布，则样本点应围绕第一象限的对角线分布。 2、Q-Q图 以

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Exp Di strib ut i on EP (2 )210510分布函数Exp Di strib ut i on EP (2 )1 1 e x , x 0 , F( x ) x 0. 0 ,应用与背景0.50510某些元件或

正态概率图(normal probability plot) 方法演变：概率图，分位数-分位数图( Q- Q) ➢概述 正态概率图用于检查一组数据是否服从正态分布。是实数与正态分布数据之间函数关系的散点图。如果这组实数服从正态分布，正态概率

正态概率图(normal probability plot) 方法演变：概率图，分位数-分位数图( Q- Q) 概述 正态概率图用于检查一组数据是否服从正态分布。是实数与正态分布数据之间函数关系的散点图。如果这组实数服从正态分布，正态概率图

正态概率图(normal probability plot) 方法演变：概率图，分位数-分位数图( Q- Q) ➢概述 正态概率图用于检查一组数据是否服从正态分布。是实数与正态分布数据之间函数关系的散点图。如果这组实数服从正态分布，正态概率

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解读正态概率图-绘制小样本数据检验常态性 本文是对解读Minitab的正态概率图/space.php?uid=31197&do=blog&id=76288一文中注解4 红色散点图图点绘法的说明 1将数据x给予排序 结果如下34,35,36,

,、 2,2、 3 ,3 、 内解取：值的概F 率. 1 F 1 所以，正态总体 N,2在区间:,、内取值的概率是： F F 1 1 2 1 1 20.8413 0.68 ; 3例3:分别求正态总体 N,2在区间:,、 2,2、 3,3、解

四、直方图 直方图，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统 计样本和该样本对应的某个属性的度量。当直方图为钟 型分布时，则可判断其正态。 五、箱线图 箱形图又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显 示一组数据分散情况资料的统计图。因型状

信息系统项目管理师重点知识点：完工概率计算总结 例图： 活动BCD的乐观(m)工期都是9天，最可能(o)工期为12天，最悲观(p)工期都是15天，那么在14天内完成单项活动的概率和完成全部这三项活动的概率是多少 首先计算平均工期（PERT）

正态概率图(normal probability plot) 方法演变：概率图，分位数-分位数图( Q- Q) 概述 正态概率图用于检查一组数据是否服从正态分布。是实数与正态分布数据之间函数关系的散点图。如果这组实数服从正态分布，正态概率图

如果随机变量X服从正态分布， 则记作 X~ N（ μ，σ2）正态总体的函数表示式f (x) ?12? ??e(x? ? )2 2? 2x?(??,??)当μ= 0，σ=1时标准正态总体 的函数表示式x2f (x) ?12??e2x ? (?

解 (5)P(X-1.12)(1.12) 1 (1.12) 1 0.8686 0.13140.80511 0.7643 0.5694 (6)P(-0.72X0.86)(0.86) (0.72) (0.86) [1 (0.72)]复习新授例题

９跆制数据表格并打印。正态概率纸已经绘制完毕，在其下方绘制数据表格后，打印景计额枣％１√ｏ．０２ｔ１一ｙ４十一量羽：ｉ．一。ｊｊ薯一＃。１鬈＂ｏ０５ｏ【——荔？｜垂ｒ蔓，！霉｛１臻誊÷２０，｛，３０曩曩；黪，＿誊ｒ臻ｊ甜曩蔓４０｝１■｛二享

Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only.br图 62正态分布概率密度函数的曲线 正态曲线可用方程式表示。 n 当 →∞时，可由二项分布概率函数

解读Minitab的正态概率图 已有371 次阅读2009-11-5 20:41 |个人分类:Minitab|关键词:Minitab 在DOE、Regression、统计检定时常需要用到正态分布的假设，检定一组数据是否取自正态分布，进行常态

解读Minitab的正态概率图 P值是MINITAB通过某种分布（F、T等）转换过来的一个值，正是由于概率中有太多的分布，一般对统计学不是很清楚的人是很难记住这些分布的。通过转换，在MINITAB中，就只需看一个值，即P值，一般取0.05。

图 6-2 正态分布概率密度函数的曲线正态曲线可用方程式表示。当n→∞时，可由二项分布概率函数方程推导出正态分布曲线的方程：f(x)= （6.16 ）式中： x —所研究的变数； f(x) —某一定值 x 出现的函数值，一般称为概率密度函数