正態性檢驗


正態性檢驗簡介
  生成正態概率圖 並進行假設檢驗 ,以檢查觀測值是否服從正態分布 。對於正態性檢驗 ,假設爲
  H0:數據服從正態分布 與 H1:數據不服從正態分布
  圖形中的垂直尺度類似於正態概率圖中的垂直尺度。水平軸爲线性尺度。此线形成數據所來自總體 的累積分布函數估計值。圖中會顯示總體參數的數字估計 (m 和 s)、正態性檢驗值以及關聯的 p 值 。三種檢驗方法

Anderson-Darling

  選擇此項將執行正態性的 Anderson-Darling 檢驗 ,這是一種基於 ECDF(經驗累積分布函數)的檢驗。

Ryan-Joiner:

  選擇此項將執行 Ryan-Joiner 檢驗 ,它類似於 Shapiro-Wilk 檢驗 。Ryan-Joiner 檢驗是一種基於相關的檢驗。

Kolmogorov-Smirnov:

  選擇此項將執行正態性的 Kolmogorov-Smirnov 檢驗 ,這是一種基於 ECDF 的檢驗。

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