判断概率分布及求置信区间0.11.840.722.270.390.790.520.461.232.610.290.732.581.130.131.070.190.930.080.360.150.190.220.60.40.320.641.20.210.31.670.330.52.60.110.581.252.480.690.130.942.031.620.720.192.10.121.731.651.580.720.332.360.260.112.

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判断概率分布及求置信区间0.11.840.722.270.390.790.520.461.232.610.290.732.581.130.131.070.190.930.080.360.150.190.220.60.40.320.641.20.210.31.670.330.52.60.110.581.252.480.690.130.942.031.620.720.192.10.121.731.651.580.720.332.360.260.112.

判断概率分布及求置信区间0.11.840.722.270.390.790.520.461.232.610.290.732.581.130.131.070.190.930.080.360.150.190.220.60.40.320.641.20.210.31.670.330.52.60.110.581.252.480.690.130.942.031.620.720.192.10.121.731.651.580.720.332.360.260.112.
判断概率分布及求置信区间
0.1
1.84
0.72
2.27
0.39
0.79
0.52
0.46
1.23
2.61
0.29
0.73
2.58
1.13
0.13
1.07
0.19
0.93
0.08
0.36
0.15
0.19
0.22
0.6
0.4
0.32
0.64
1.2
0.21
0.3
1.67
0.33
0.5
2.6
0.11
0.58
1.25
2.48
0.69
0.13
0.94
2.03
1.62
0.72
0.19
2.1
0.12
1.73
1.65
1.58
0.72
0.33
2.36
0.26
0.11
2.04
0.19
0.01
1.25
0.72
2.67
3.66
2.62
0.17
0.19
0.46
1.3
0.1
0.1
0.89
如何判断这系列数据是属于什么概率分布,怎么求置信区间

判断概率分布及求置信区间0.11.840.722.270.390.790.520.461.232.610.290.732.581.130.131.070.190.930.080.360.150.190.220.60.40.320.641.20.210.31.670.330.52.60.110.581.252.480.690.130.942.031.620.720.192.10.121.731.651.580.720.332.360.260.112.
用SPSS如何做各个分布检验
首先说说正态分布,这是最常用的分布形式. 
SPSS实现正态分布可以有两种办法: analysis——descriptive—— explore 和Analyze——Nonparametic test——One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test.两者的区别是:Explore里面的其实是改良的K-S检验(就是进行了the Lilliefors correction),而非参里面是原汁原味的K-S检验.前者对分布比较敏感,后者相对保守、不敏感.那用上面两种办法的分析结果,如何判定正态分布呢?一般可以根据:k-s test的值和P值,descriptive,qq plot 等方法都可以检验数据的正态性.P值,也就是sig.越接近1越好,一般认为大于0.5就为正态分布.Descriptive statics结果中,偏度系数Skewness峰度系数Kurtosis两个系数都小于1,可认为近似于正态分布.QQ Plot 中,各点近似围绕着直线,说明数据呈近似正态分布. 
其次,泊松分布的检验.其实检验possion也是用非参数检验Analyze——Nonparametic test——One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test,选择possion选项.要看的标准也一样,主要看sig.
用SPSS做的情况来看,这组数据为呈随机分布.因为其SIG值均大于0.05.

1.84
0.39
0.73
2.58
1.13
0.13
1.07
0.19
0.93
0.08
0.36
0.15
0.19
0.32
0.64
1.2
0.21
0.3
1.67
0.33
0.5
2.6
0.11

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1.84
0.39
0.73
2.58
1.13
0.13
1.07
0.19
0.93
0.08
0.36
0.15
0.19
0.32
0.64
1.2
0.21
0.3
1.67
0.33
0.5
2.6
0.11
0.58
1.25
2.48
0.69
0.
0.12
1.73
1.65
1.58
0.72
1.25
0.72
2.67
3.66
2.62
0.17
0.19
0.46
1.3
0.89

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