检验两个班学生的得分服从正太分布

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/10 09:33:50
检验两个班学生的得分服从正太分布
在用excel制作学生成绩统计表中如何计算每位学生的得分率

如图:I2=SUM(B2:H2)/750下拉再问:在H列我算出总分,在I列我就要算每个学生的得分率

用SPSS检验数据是否服从泊松分布,

你是不是那个变量的格式不对呀,去左下角点那个变量视图,把那个变量的类型改成数值才可以的,可能是你excel复制过来的时候出错了.还有后面的度量标准要弄成度量S(就是有尺子的那个)

在育民中学举行的电脑知识竞赛中,将初三两个班参赛学生的成绩(得分均为整数)进行整理后分成五组,绘制出如下的频率分布直方图

图呢?参加总人数=频数40/频率0.4=100人再问:再答:54.5*0.30+64.5*0.40+74.5*0.15+84.5*0.10+94.5*0.05=66.50

matlab中产生两个服从标准正态分布随机数的操作

生成服从标准正态分布(均值为0,方差为1)的随机数.基本语法和rand()类似.randn(5,1)%生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式randn(5)%生成5行5列的随机数矩阵randn([

七年级某班50名学生参加环保知识竞赛得分如下表.

50*4=4*0+1*7+2*10+3*X+4*8+5*Y50=4+7+10+X+8+Y解这个二元一次方程如果平均分4分,这个方程无解的!靠耍人啊!如果平均分3分,X=7,Y=14

spss中如何检验数据是否服从正态分布?

分析-----非参数检验-----单样本检验弹出对话框左下角有各种分布的检验,将需要检验的变量移入对话框就可以了

请问哪位大神知道spss软件里检验数据是否服从正态分布的Kolmogorov-Smirnov(K-S检验)检验的结果怎么

SPSS将其归入非参数检验中,按以下步骤:Analyze>NonparametricTests>LegacyDialogs(低版本SPSS这一步不存在)>1-SampleK-S.可以同时分析四个分布.

用spss做到K-S检验,得出的结果是否服从泊松分布

根据单样本K-S检验显示,你的数据服从Lambda(泊松分布的均值)为12.18的泊松分布(P=0.772).注意,与其他大多数统计学检验不同,K-S检验在P值大于(注意是大于而不是小于)0.05时才

.某班同学参加环保知识竞赛,将学生的成绩(得分取整数)进行整理后分成五组,汇成频数分布直方图(如图所示),

该班共有:6÷0.125=48(名)同学参赛成绩落在那组数据范围内的人数最多?是多少?频率为0.375,分数为40-60分的人数最多,是48x0.375=18(人)成绩在60分以上(不含60分)的学生

服从的反义词是什么

应该是反抗吧

服从.的管辖 英语翻译

underthecontrolof……或者inthechargeof……

EVIEWS 如何检验是否服从标准正态分布

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

在高三某个班中,有四分之一的学生数学成绩优秀,若从班中随机找出5名学生,那么其中数学成绩优秀的学生数服从B(5,1/4)

因为E(X)=np=5/4,E(aX)=aE(X),所以E(-X)=-5/4再问:期望还能有负值?再答:期望的正负取决于离散型随机变量的在正负,因为E(X)=x1p1+x2p2+.......+xnp

在做概率题时,该题服从超几何分布,但我用二项分布算出的期望值一样,这样得分吗?

一般来说,二项分布概率恒定不变,超几何分布类似不放回抽样,若总体数量多,不放回抽样时抽出几个对概率没有太大影响,所以结果相同,最好严谨点,是什么分布就用什么方法···

(2014•邢台一模)在某班的一次数学考试中,满分为150分,学生得分全为整数,将全班学生成绩从75到150依次分为5组

(1)根据题意得:2040%=50(名),50-4-8-14-20=4(名),补图如下:故答案为:50;(2)第四组的圆心角度数为:1450×360°=100.8°;故答案为:100.8; 

某校有100名学生参加数学竞赛,平均得分63分,其中男生的平均得分是60分,女生的平均得分是70分

设女生为X.[70X+(100-X)*60]/100=6370X+6000-60X=63*10010X=6300-6000X=30所以男生为:100-30=70希望采纳,谢谢

如何证明两个服从泊松分布的变量相加之后仍然服从泊松分布?

π(λ)P{X=k}=λ^k*e^(-λ)/k!π(μ)P{Y=k}=μ^k*e^(-μ)/k!Z=X+YP{Z=k}=∑(i=0,...k)P{X=i}*P{Y=k-i}=∑(i=0,...k)[λ