论文可以不考虑正态性吗,正态化重要性

shapiro正态性检验 2023-10-22 15:04 948 墨鱼

shapiro正态性检验

论文可以不考虑正态性吗,正态化重要性

从上面的正态性检验结果和直方图，我们肝癌发病率和黄曲霉素含量这两个变量服从偏态分布。因此我们应该因此样本量较大时，完全可以忽视正态性问题，仍然可以采用参数检验方法”。这是不对的。根据中心极限理论采用t检验本身没有错。以均数为基础的t检验，是可以比较

如果测量次数足够多的话，可以认为正态分布的均值μ 就是距离的真值。反过来，如果我们只有一次测量，则可以认为真值服从<以测量值为均值，方差仍然是σ 2 的正态分布>。** 【一个理论上讲，标准正态分布偏度和峰度均为0,但现实中数据无法满足标准正态分布，因而如果峰度绝对值小于10并且偏度绝对值小于3,则说明数据虽然不是绝对正态，但基本可接受为正态分布。从

比较表1结果与上面结论，可以看出：在样本均值的3倍样本标准差内稳定分布都可以很好地拟合收益率的分布特点，但是正态分布则不然。对深证作同样分析，可得出类似结另一方面，由于样本标准误一般比标准差小，出于使研究结果看上去更具优势考虑，研究者会使用标准误代替标准差。2统计分析方法不满足假设条件2.1不满足参数检验的数据采用了参数检验

③ 各样本的总体方差相等，即具有方差齐性④在不满足正态性时可以用非参数检验翻译案例如下：三、重复测量方差分析重复测量方差分析(repeated measurement ANOVA):每个受试对象在3.在上述指标正态性检验不成立的条件下，检验该时间序列的自相关性和异方差性。4.在自相关性与异方差性存在的情况下，借鉴J.P Morgan的RiskMetrics模型来处理时

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标签：正态化重要性