Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Существует несколько способов определить, является ли распределение нормальным:
1. Визуальный анализ: Постройте гистограмму данных и посмотрите, имеет ли она форму колокола (симметричную и плавно убывающую). Также можно построить график плотности распределения и проверить, соответствует ли он форме нормального распределения.
2. Критерий Шапиро-Уилка: Это статистический тест, который проверяет нулевую гипотезу о том, что данные были взяты из нормального распределения. Если p-значение, полученное в результате теста, меньше выбранного уровня значимости (обычно 0,05), то можно отклонить нулевую гипотезу и сделать вывод о ненормальности распределения.
3. Критерий Колмогорова-Смирнова: Это еще один статистический тест, который сравнивает эмпирическую функцию распределения с теоретической функцией распределения (в данном случае, нормальным распределением). Если p-значение, полученное в результате теста, меньше выбранного уровня значимости, то можно отклонить нулевую гипотезу о нормальности распределения.
4. Квантиль-квантиль (Q-Q) график: Это график, который сравнивает квантили наблюдаемых данных с квантилями, которые ожидаются в нормальном распределении. Если точки на графике лежат близко к прямой, то можно сделать вывод о нормальности распределения.
Важно отметить, что ни один из этих методов не является абсолютно точным, поэтому рекомендуется использовать несколько подходов для более надежной оценки.