在显著性水平为0.05的条件下,探讨了检验骰子均匀性的统计方法,包括最优状态估计卡尔曼滤波、h∞滤波及非线性滤波的应用。
检验骰子均匀性的统计方法比较及优化
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[h, p, chi2stat, df] = prop_test(X, N, 是否Yates校正)用于比较两组比例的卡方检验,alpha设为0.05。输入参数: X = 各样本成功次数向量(例如 [20 22]) N = 各样本总计数向量(例如 [48 29]) 是否Yates校正 = true/false:是否使用小样本的Yates连续性校正?输出结果: h = 假设检验结果(H1/H0)* p = p值 * chi2stat = 卡方值 * df = 自由度(固定为1,适用于两组样本)基于R语言中prop.test()函数的灵感,但更基础。
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第一步:准备数据
确保数据已准备好,适合进行K-S检验,并验证数据格式是否符合要求。
第二步:设置公式和函数
在Excel中利用函数计算样本的累计分布函数(CDF),如使用NORM.DIST来确定数据的正态分布情况。
第三步:执行K-S检验
使用K-S统计量计算样本分布和正态分布的差异。
比较统计值与临界值,判断是否符合正态分布。
第四步:结果解读
根据计算结果判断是否拒绝正态性假设,从而分析数据是否为正态分布。
通过以上步骤即可在Excel中完成K-S正态性检验,帮助我们了解数据的分布特征。
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