新手问问题之十三:那什么拯救你,我的正态分布
如何理解下面的话???
如果数据量很少(少于10), 正态检验倾向于 Ho: 数据是正态分布的
如果数据量很大(大于1000), 正态检验倾向于 Ha: 样本数据不是正态分布的
正确的吗??
如果数据量很少(少于10), 正态检验倾向于 Ho: 数据是正态分布的
如果数据量很大(大于1000), 正态检验倾向于 Ha: 样本数据不是正态分布的
正确的吗??
没有找到相关结果
已邀请:
RSS Feed
3 个回复
蚂蚁 (威望:8) (广东 深圳) 咨询业 咨询顾问
赞同来自:
首先理解假设检验的概念，提供证据来拒绝原假设，如果没有充分的证据拒绝原假设，我们就放弃备选假设。证据来源于数据，在正态分布的检验中，数据量越少，就越容易拟合（可以参见正态概率纸），也就是异常点出现的可能就越少，反之数据越多，偏离最佳拟合线的可能就越大，提供拒绝正态分布的证据的可能性就越大。
但要注意一点就是以上只是在统计理论的范畴来理解，总体呈不呈正态分布，主要还是要看其物理机理，因为任何概率统计问题都是有风险的。:D