分布检验

Excel 的 Q-Q 图功能，挺适合拿来做数据分布检验，尤其是你懒得写代码的时候。图表生成也不麻烦，数据准备好之后，插入散点图、加上分位点线，就能大致搞定。嗯，虽说功能比不上 Matlab 那套自动化的，但胜在操作直观，适合日常快速。Excel 的视角还蛮灵活的，尤其是搭配函数使用，比如QUARTILE和NORM.S.INV，基本能搞出个靠谱的 Q-Q 图。适合做教学演示，也适合数据初筛。响应也快，基本不拖慢文件。如果你之前用过 Matlab 画 Q-Q 图，可以看看这篇：如何利用 Matlab 绘制 Q-Q 图，思路是一致的。只是一个偏工程，一个偏办公。要是你对 Q-Q 图这个工具还不太熟

正态分布总体参数的检验方法是统计学中的重要内容，用于验证数据是否符合正态分布。

利用Q-Q图，我们可以直观地评估数据分布与特定理论分布的匹配程度。通过绘制变量数据的分位数与理论分布分位数之间的关系曲线，若数据点近似落在一条直线上，则表明数据与理论分布吻合良好；反之，则提示数据可能来自不同的分布。

卡方检验: 基于列联表的行分布比较 此函数执行卡方检验，以确定列联表中行变量的分布是否因列变量而异。零假设是行变量的分布独立于列变量。 输入：- x：m×n 列联表，其中 m 为行数，n 为列数。 输出：- h：检验结果。- 1 表示在 5% 显着性水平上拒绝原假设。- 0 表示在 5% 显着性水平上未能拒绝原假设。- p：观察值作为卡方检验统计量的极端或更极端的概率。- X2：卡方检验统计量。 可选输入：- alpha：显着性水平。默认值为 0.05。

函数计算在截止点c处R分布的不连续性检验，遵循McCrary (2008)的方法。该函数利用了Schäublin (2020)的kernelfunc函数。

LM 检验的 STATA 代码，挺适合做时间序列或者面板数据里的误差自相关检测。用起来不复杂，几行命令搞定，效率也不错。你只要有点 STATA 的基础，跑起来没啥障碍。 STATA 里的LM 检验，蛮适合你在做残差独立性的时候用一用。尤其在回归模型里，经常会遇到自相关问题，直接上这段代码，就能省不少功夫。 命令格式直观，比如xtserial y x1 x2，你把变量名一换就行。响应也快，结果也清晰，适合快速验证模型设定有没有问题。 你如果刚接触 STATA，也可以先看看这篇Stata 初学者教程，基本命令讲得蛮清楚，跟着跑一遍就有感觉了。 另外，MATLAB 也有不少跟LM 算法相关的实现，比

假设检验建立在承认原假设（H0）的前提下，即概率很小的事件（H1）不太可能发生。实验中若出现概率很高的事件，则拒绝原假设，接受备择假设（H1）。

在总体分布未知的情况下，SPSS 非参数检验可以利用样本数据推断总体的分布或各总体的分布是否存在显著差异。 SPSS 非参数检验的类型: 单样本非参数检验 两独立样本的非参数检验 多独立样本的非参数检验 两配对样本的非参数检验 多配对样本的非参数检验

采用Access快速开发 应用于医学检验报告系统 具有实用参考价值

使用Lilliefors正态性检验评估数据分布是否符合正态分布。