如何判斷數據是否符合正態分布

1. 如何用excel檢驗該組數據是否符合 正態分布

正態分布概率密度正態分布函數「NORMDIST」獲取。

在這里是以分組邊界值為「X」來計算：

Mean=AVERAGE(A:A)(數據算術平均）

Standard_dev=STDEV(A:A)(數據的標准方差）

Cumulative=0(概率密度函數）

5.平滑正態分布圖

選中正態分布曲線→右鍵→設置數據列格式→線型→勾選「平滑線」→關閉

2. 怎麼才能確定一組數據能夠服從正態分布

綜述：

在有大量實驗數據時，經過計算，所得數值在一定范圍內，這才會符合正態分布。

正態分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布，在統計學的許多方面有著重大的影響力。

若隨機變數服從一個位置參數、尺度參數的概率分布，記為：則其概率密度函數為正態分布的數學期望值或期望值等於位置參數，決定了分布的位置；其方差的開平方或標准差等於尺度參數，決定了分布的幅度。

正態分布的概率密度函數曲線呈鍾形，因此人們又經常稱之為鍾形曲線。我們通常所說的標准正態分布是位置參數為0, 尺度參數為1的正態分布（見右圖中綠色曲線）。

正態分布（Normal distribution)是一種概率分布。正態分布是具有兩個參數μ和σ^2的連續型隨機變數的分布，第一參數μ是遵從正態分布的隨機變數的均值，第二個參數σ^2是此隨機變數的方差，所以正態分布記作N(μ，σ^2 )。

遵從正態分布的隨機變數的概率規律為取 μ鄰近的值的概率大 ，而取離μ越遠的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。

3. 如何用excel驗證數據是否服從正態分布

P-P圖：以樣本的累計頻率作為橫坐標，以安裝正態分布計算的相應累計概率作為縱坐標，把樣本值表現為直角坐標系中的散點。如果資料服從整體分布，則樣本點應圍繞第一象限的對角線分布。

Q-Q圖：以樣本的分位數作為橫坐標，以按照正態分布計算的相應分位點作為縱坐標，把樣本表現為指教坐標系的散點。如果資料服從正態分布，則樣本點應該呈一條圍繞第一象限對角線的直線。

由於一般的正態總體其圖像不一定關於y軸對稱，對於任一正態總體，其取值小於x的概率。只要會用來求正態總體在某個特定區間的概率即可。

(3)如何判斷數據是否符合正態分布擴展閱讀：

正態分布注意事項：

1、當偏度≈0時，這樣可認為分布是對稱的，服從正態分布。

2、當偏度>0時，分布為右偏，即拖尾在右邊，峰尖在左邊，也稱為正偏態。

3、當偏度<0時，分布為左偏，即拖尾在左邊，峰尖在右邊，也稱為負偏態，注意數據分布的左偏或右偏，指的是數值拖尾的方向，而不是峰的位置，容易引起誤解。

4、利用偏度和峰度進行正態性檢驗時，用戶可以同時計算其相應的Z評分（Z-score），即：偏度Z-score=偏度值/標准誤，峰度Z-score=峰度值/標准誤。在α=0.05的檢驗水平下，若Z-score在±1.96之間，用戶則可認為資料服從正態分布。

4. 如何判斷一組數據是不是正態分布

正態分布也叫常態分布，是連續隨機變數概率分布的一種，自然界、人類社會、心理和教育中大量現象均按正態形式分布，例如能力的高低，學生成績的好壞等都屬於正態分布。標准正態分布是正態分布的一種，具有正態分布的所有特徵。所有正態分布都可以通過Z分數公式轉換成標准正態分布。 兩者特點比較： (1)正態分布的形式是對稱的，對稱軸是經過平均數點的垂線。 (2)中央點最高，然後逐漸向兩側下降，曲線的形式是先向內彎，再向外彎。 (3)正態曲線下的面積為1。正態分布是一族分布，它隨隨機變數的平均數、標准差的大小與單位不同而有不同的分布形態。標准正態分布是正態分布的一種，其平均數和標准差都是固定的，平均數為0，標准差為1。 （4）正態分布曲線下標准差與概率面積有固定數量關系。所有正態分布都可以通過Z分數公式轉換成標准正態分布。把你的數據畫成圖 對比一下

5. 請問給你一組數據後怎樣用EXCEL判斷這組數據是否符合正態分布

先放一張用EXCEL製作的圖形。

1.首先新建一個Excel表，這里我們有兩種方法來獲得正態分布的兩個未知量（μ，σ ），第一個方法，就是根據數據來求，μ的公式為 average（），σ的公式為Stdev（）；另外一種方法是手動輸入兩個數值。兩個方法原理都是一樣的；

2. 在一列中輸入x，另外一列中輸入F(x)，這里F（x）＝NORMDIST(A3,$B$1,$D$1,FALSE)【註：A3是x所在的單元格，$B$1為平均值所在的絕對單元格，$D$1為標准差所在的絕對單元格】

3.這里的x可以是你自己輸入的數值，也可以是自動求出的；

4.用同樣的方法建立一組數據（越多數據線越光滑）

5. 插入圖形，折線圖，即可；

6. 如何檢驗數據是否服從正態分布

正態分布檢驗一般有兩個檢驗，KS和SW，一般小樣本（小於50）則使用SW，否則使用KS,但這個標准並不固定你也可以使用在線SPSS軟體SPSSAU進行分析,因為裡面默認就提供了建議,而且有智能化文字分析.同時KS和SW這兩個檢驗建議你們結合在一起綜合說明下較好,因為並沒有固定一定是50,有的學者說是1000都有.

7. 如何判斷一組數據是否符合正態分布

方法和詳細的操作步驟如下：

1、第一步，新建Excel文檔，見下圖，轉到下面的步驟。

8. 如何用SPSS判斷一組數據是否滿足正態分布

檢驗方法一：看偏度系數和峰度系數

我們把SPSS結果最上面的一個表格拿出來看看(見下圖)：

上圖中橫坐標為期初平均分，縱坐標為分數出現的頻數。從圖中可以看出根據直方圖繪出的曲線是很像正態分布曲線。如何證明這些數據符合正態分布呢，光看曲線還不夠，還需要檢驗如上。

9. 如何判斷一組數據是不是正態分布能否用SPSS實現操作

可以的，在探索里有正態性檢驗的選擇打鉤。

1.輸入數據後，左擊最上方的Analyze,選擇DescriptiveStatistic,選擇左擊explore，出現如下：

拓展資料

正態分布，也稱「常態分布」，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二項分布的漸近公式中得到。C.F.高斯在研究測量誤差時從另一個角度導出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布，在統計學的許多方面有著重大的影響力。