数学建模---皮尔逊相关系数假设检验的条件

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数学建模---⽪尔逊相关系数假设检验的条件⽪尔逊相关系数假设检验条件

⽪尔逊相关系数假设检验条件

如果数据不为正态分布，则不可以使⽤⽪尔逊相关系数

如何检验数据是正态分布？

检验数据是正态分布

1. 正态分布JB检验(⼤样本 n>30)

原假设： 随机变量是服从正态分布

备选假设： 不服从

电能收集充电器p与0.05⽐较95%1−0.95=0.05

这⾥的是：假设置信⽔平是，所以显著性⽔平是

南黄海S = skewness (x )  % 偏度

卢凤娟

金字塔模型K = kurtosis (x )  % 峰度ptv

此处的x必须为⼀个向量

香港历史

JB 检验的代码

要求样本量⼤于30

[h ,p ] = jbtext (x ,alpha )

： 拒绝原假设; ：不能拒绝原假设x：检验的随机变量 — 必须为向量alpha： 代表显著性⽔平

p：代表概率论与数理统计中的P值

2. Shapiro-wilk 夏⽪洛-威尔克检验(⼩样本3<=n<=50)SPSS 中操作

分析 --> 描述统计 --> 探索 -->图原假设： 随机变量是服从正态分布

备选假设： 不服从

这⾥的是：假设置信⽔平是，所以显著性⽔平是h =1h =0p 与0.05⽐较95%1−0.95=0.05

P值红线所勾画的显著性代表了我们的

图来检测正态分布

3. Q-Q Array qqplot(x)

x为要检查分布的⼀个向量

若数据不满住正态分布

不可以使⽤⽪尔逊相关系数

但可以使⽤斯⽪尔曼相关系数

本文发布于:2023-07-07 20:43:16，感谢您对本站的认可！

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