【摘 要】
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以前曾介绍过大样本和小样本数据分布类型检验的几种方法[1—4],这些方法可用来判别样本观测值属于正态还是对数正态分布。然而有些样本经检验可能既不属于正态,又不属于对
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以前曾介绍过大样本和小样本数据分布类型检验的几种方法[1—4],这些方法可用来判别样本观测值属于正态还是对数正态分布。然而有些样本经检验可能既不属于正态,又不属于对数正态分布,它们是偏态分布。对于这类样本,就不能简单地用算术均值或几何均值来表示。可以先进行正态化处理,然后得出均
Several methods for testing the type distribution of large and small sample data have been introduced previously [1-4]. These methods can be used to determine whether sample observations are normal or lognormal. However, some samples tested may neither belong to normal nor lognormal distribution, they are skewed distribution. For such samples, you can not simply use arithmetic mean or geometric means to represent. Can be normalized first, and then come out
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