多元正态分布参数估计及假设检验的原理及方法步骤 一般的参数估计2113方法无非：极大似然估5261计、矩估计、贝叶斯估计3种。极大4102似然估计，就是跟据样本1653值得到似然函数，然后求导得到最大值的条件，解出参数值，假设检验则据此得到一个枢轴量进行。矩估计，核心是用样本矩代替总体矩，假设检验推导相对复杂，也可以看作寻求枢轴量。贝叶斯估计则是假设参数是随机变量，观测值为“有条件”观测值，用贝叶斯公式转换为“有条件”的参数分布，最后积分边缘化得到参数的边缘分布，并用其期望值或者众数来作为其点估计，假设检验则是用现成的参数分布函数进行。
如何检测数据得正态性，我们在使用一些调查数据和一些实验数据得时候，需要对这些数据进行方差分析或者T检验，但是对其检验的前提首先就是数据符合正态性，如果数据不符合正。
在spss中，可以用何种方法对数据进行正态性分布检查？它们的原理分别是什么？T检查的基本原理是什么？ T检验的基本原理是：首先假设零假设H0成立，即样本间不存在显著差异，然后利用现有样本根据t 分布求得t值，并据此得到相应的概率值p，若p≤，则拒绝原假设，认为两样本间存在显著差异.正态性分布检验包括以下三种检验方法：Anderson-Darling：选择此项将执行正态性的 Anderson-Darling 检验，这是一种基于 ECDF（经验累积分布函数）的检验.Ryan-Joiner：选择此项将执行 Ryan-Joiner 检验，它类似于 Shapiro-Wilk 检验.Ryan-Joiner 检验是一种基于相关的检验.Kolmogorov-Smirnov：选择此项将执行正态性的 Kolmogorov-Smirnov 检验，这是一种基于 ECDF 的检验.你也是选修课结课作业？我们不会是同一个学校的吧？
