判断是否为正态分布

有,用normcdf(x,0,1)就是标准正态分布的分布函数.如果是带平均值和方差μ和σ的正态分布,用normcdf(x,mu,sigma)标准正态分布就是mu=0,sigma=1的特例.例如>>no

列向量两两互成为0,就是正交矩阵再问：如何写过程再答：(根号3/2)x(-1/2)+(1/2)x(根号3/2)=0，并且每个列向量都是单位向量，所以为正交矩阵对第一列和第三列求内积，(根号2/2)x(

正太分布是二项分布的极限分布.显然正太分布为二项分布的近似是有条件的设独立同分布的随机变量簇X1,X2,……,Xk~B（n,p）,也就是说Xi服从参数为n和p的二项分布,i=1,2,……,k,可以证明

严格讲不是周期信号,可认为是单边周期信号.u(t)=0,ift0.

你可以使用SPSS的explore,或PP图,或QQ图,或One-SampleKolmogorov-SmirnovTest,或Histogram图来考察你的数据的正态分布情况（推荐Histogram图

#include#includevoidmain(){inta,i;charstr[100];scanf("%s",str);a=strlen(str);for(i=0;i'9'||str[i]

同时含有炭氢这两钟元素的物质就是有机物,（同时含有炭氢及其他物质的也属于有机物）

是的,这是t检验的前提

图片看不清楚.第一个是“2不是素数”吧?命题是123789再问：第一个是2是不是素数再答：图片上显示的是2不是素数。如果是2是不是素数，那就是一个疑问句了，它不是命题。

j-b检验,即雅克贝拉检验还有其他一些分布检验如卡方检验,K-S检验,都是用来检验分布的.游程检验也可以用来检验分布.

卡方拟合优度检验或者正态性检验都可以检验一串数据是否服从正态分布.你的表述：有的时间点是有的不是正态,这是错误的.分布是数据集合表现出来的特征,你可以说有异常点就是跟其他数据所体现出来的样子格格不入.

什么也不懂,一时失神,竟离开了妇人自我抚慰伤---你时刻让我惊醒眼泪还会时而不时的流下呢我合上眼,想到水.一朵鲜嫩的笑虔诚的祈祷哈哈

相加后仍然是正态分布,只是平均值和标准差可能会改变.相乘后应该就不再是正态分布了.与原来的两个正态分布当然有关.

SampleKolmogorov-SmirnovTest,或Histogram图来考察你的数据的正态分布情况（推荐Histogram图）.一些常见的分析方法（如t检验、方差分析等）对数据背离正态分布有

打开数据序列,在series窗口中依次点击view-descriptivestatistics&tests-histogramandstats出现的窗口右侧最下面有Jarque-Bera统计量和其对应

推荐你个检验正态分布的办法,在spss菜单中选择分析——描述统计——探索,将需要检验的变量放入因变量里面,选择“绘制——带检验的正态图,看一下testsofnormality就可以,如果成正态,sig

证明:假设此函数为一个周期函数T(T≠0)为其周期之一则必有f(x+T)=f(x)恒成立令F(x)=f(x+T)-f(x)F(x)=0对于任意x恒成立由于F(x)=xcos(x+T)+Tcos(x+T

classLeapYear{booleanisLeapYear(intyear){if((year%4==0&&year%100!=0)||year%400==0)returntrue;elseret

kolmogrovsmirnov检验就是一种拟合优度检验,不知道你的检验模型是什么再问：就是用的ks检验，只是分析出来我不懂怎么看这些参数来判断是否服从正态

可以使用SPSS的explore,或PP图,或QQ图,或One-SampleKolmogorov-SmirnovTest,或Histogram图来考察你的数据的正态分布情况（推荐Histogram图）