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冷月寒槍金蟲 (正式寫手)
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[交流]
【求助】正態(tài)分布如何用MATLAB檢驗(yàn) 已有5人參與
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1，正態(tài)分布如何用MATLAB進(jìn)行檢驗(yàn)。 2，馬爾可夫預(yù)測及其應(yīng)用：預(yù)測一支股票交易中一周后的漲跌狀態(tài)。 3，任找一組時間序列估計回歸模型（AR,MA,ARMA,ARIMA 或 誤差修正模型ECM 或 Granger 因果） 重賞謝謝！ [ Last edited by javeey on 2010-5-20 at 21:07 ] |
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deguic
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3樓2010-05-21 00:01:09
joyfox
金蟲 (正式寫手)
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小木蟲(金幣+0.5):給個紅包，謝謝回帖交流
小雨萌萌(金幣+2):謝謝參與，辛苦了！ 2010-05-20 20:37:15
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一般分布和多元正態(tài)分布的檢驗(yàn)（潘振宇 趙耐青）zz 目前，一元正態(tài)分布的樣本的檢驗(yàn)方法大致有矩法(Karl Pearson,1894)、ShapiroWilk的Swilk檢驗(yàn)(Shapiro和Wilk，1965)、PP圖法、QQ圖法、KolmogorovSmirnov法、卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)等。 矩法通過應(yīng)用三階矩和四階矩的原理求偏度和峰度來檢驗(yàn)正態(tài)分布, 當(dāng)樣本量大于200時檢驗(yàn)功效較高；Swilk檢驗(yàn)通過計算統(tǒng)計量W，并和W界值表比較，得出P值，小樣本時也能做，功效相對高,是眾多正態(tài)性檢驗(yàn)中最值得推薦的; PP圖法是以待檢驗(yàn)變量分布累計比為縱坐標(biāo)，以需檢驗(yàn)的理論分布累計比為橫坐標(biāo)對比，作散點(diǎn)圖，理論上這些點(diǎn)在一條直線上，則待檢驗(yàn)變量分布符合該理論分布，但實(shí)際上有一定的隨機(jī)性，所以定量地用相離多少去推斷定性時很困難；QQ圖法以待檢驗(yàn)變量分布分位數(shù)為縱坐標(biāo)，以需檢驗(yàn)的理論分布分位數(shù)為橫坐標(biāo)對比，作散點(diǎn)圖，如果這些點(diǎn)在一條直線上，則待檢驗(yàn)變量分布符合該理論分布，同樣存在著和PP圖類似的難以定性的問題；KolmogorovSmirnov法，通過求出的統(tǒng)計量D值與D界值表比較，得出P值，但檢驗(yàn)結(jié)果偏保守�？ǚ綌M合優(yōu)度檢驗(yàn)通過由各組段的實(shí)際頻數(shù)和理論頻數(shù)的差異求出卡方值，并和卡方界值表比較，得出結(jié)論，但和KolmogorovSmirnov法類似，犯第二類錯誤的概率比較大，即靈敏度較差。 |
2樓2010-05-20 20:13:30
冷月寒槍
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4樓2010-05-21 09:54:19
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5樓2014-12-30 14:57:45
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