结论   假设 x 1 , ⋯ , x n x_1, \cdots, x_n x1​,⋯,xn​是来自 f θ ( x ) f_{\theta}(x) fθ​(x)的独立同分布样本， θ ^ M L E \hat{\theta}_{MLE} θ^MLE​是参数 θ \theta θ的极大似然估计，那么 θ ^ M L E ∼ ˙ N ( θ , 1 n I ( θ ) ) (1) \hat{\t

🍉CSDN小墨&晓末:https://blog.csdn.net/jd1813346972    个人介绍: 研一｜统计学｜干货分享          擅长Python、Matlab、R等主流编程软件          累计十余项国家级比赛奖项，参与研究经费10w、40w级横向 文章目录 1 图示法2 偏度、峰度检验法3 非参数检验方法4 主要R包及代码 该篇文章

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1.为什么要检验正态性 首先需要明确正态性与正态分布是有区别的，正态分布（标准分布）是统计数据的分布方式，是个钟形曲线，已平均值为对称轴，数据在对称轴两侧对称分布。正态性是检验实际数据与标准正态分布的相似程度，相似程度高，说明具有正态性。 很多的统计方法是基于正态分布使用的，如T检验、方差检验等，因此需要检验数据的正态性。 2.检验正态性的方法 检验正态性常用的方法包括： 1.看分布 正态分

正态性检验概述 可使用 正态性检验 确定数据是否不服从正态分布。 执行菜单：要执行正态性检验，请选择统计 > 基本统计 > 正态性检验。 正态性检验 的假设 对于正态性检验，进行如下假设。 H0：数据服从正态分布。H1：数据不服从正态分布。 正态性检验 的数据注意事项 数据必须为数字：您必须拥有数字数据，如包装重量。样本数据应当是随机选择的：在统计学中，随机样本用于对总体做出归纳，即

参考资料： [1]马兴华,张晋昕.数值变量正态性检验常用方法的对比[J].循证医学,2014,14(02):123-128. 统计推断——正态性检验（图形方法、偏度和峰度、统计（拟合优度）检验）_sm.distributions.ecdf-CSDN博客 【统计学】利用spss正态分布假定检验 S-W检验 K-S检验 直方图 Q-Q图 https://real-statistics.com/

目录 学习目的软件版本基础数据实战数据准备数据初探输出结果分析两个重要统计量：偏度和峰度正态性检验结果其他图件输出 学习目的 检验数据集是否服从正态分布。 软件版本 IBM SPSS Statistics 26。 基础数据 一组数据，如：73 76 78 77 82 82 96 76 65 79 63。 实战 数据准备 输入SPSS中，可选择导入或者直接输入，本

教程B12 多元正态性判断(问卷调查与SPSS应用 1.0)_哔哩哔哩_bilibili  一、卡方与马氏距离 第一步：   第二步： 结果：          二、Mardia系数   结果：   标准化多元峰度绝对值（Std-MK）如果小于3，则说明符合正态分布。  三、D-H检验和S-W检验   、 结果：    如果D-H检验的P

T检验是一种统计测试，用于确定两个样本组的均值是否有统计学上的显著差异。以下是对T检验的详细介绍： 定义： T检验是一种参数检验，它的前提是数据近似于正态分布。它通过计算T统计量，并将其与特定分布（T分布）进行比较，来判断两个样本组的均值之间是否存在显著差异。 主要类型： 单样本T检验：比较一个样本的均值与一个已知或假设的均值。 独立样本T检验（又称为两独立样本T检验）：比较两个独立样本