1、 2组数据非正态和一组正态数据进行差异性比较，是用参数检验还是非参数检验？
2、海拔对3个物种的5项指标是否存在显著性差异，之前数据正态时用的是二因素（海拔和物种）方差分析，但现在数据为非正态，要用哪儿个方法呢？
正态数据和非正态数据一起比较，是用参数检验还是非参数检验？
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- 2021-08-14 15:37回答 2 已采纳 用如下代码就可以的，你试一下： getwd() library(dgof) df=read.csv('data4r.csv',sep=' ',header=T) print(df$F1_ShapeCo
- 2022-06-20 17:41回答 1 已采纳 你这个没用输出啊
- 2023-04-16 15:16回答 2 已采纳 在这种情况下，可以考虑使用非参数回归方法。非参数方法不需要对数据的分布做任何假设，因此适用于您所描述的情况。可以尝试决策树回归、随机森林回归和梯度提升回归树等回归模型拟合数据。
- 2018-03-13 20:48正态总体的参数检验正态总体的参数检验正态总体的参数检验
- 2022-01-08 13:19回答 2 已采纳 个人习惯问题，或者说国外跟国内的写法也不一样
- 2022-02-15 17:32回答 3 已采纳 试试增大数据量看看效果如何
- 2023-03-23 06:13回答 6 已采纳 该回答引用于gpt与OKX安生共同编写： 该回答引用于gpt与OKX安生共同编写： 你可以使用SciPy库中的optimize.fsolve()函数求解这个方程组，该函数可以对多变量的非线性方程进行
- 2021-12-07 13:24YouShouldKnowMe的博客 1、参数检验和非参数检验的区别 定义不同： 参数检验：假定数据服从某分布（一般为正态分布），通过样本参数的估计量（x±s）对总体参数（μ）进行检验，比如t检验、u检验、方差分析。 非参数检验：不需要假定...
- 2022-12-26 18:06回答 2 已采纳 在 Matlab 中，可以使用 randn 函数生成正态分布的随机数。例如，要生成一个均值为 0，标准差为 1 的正态分布的随机数，可以使用以下代码： r = randn; 要生成多个随机数，可以使
- 2019-09-05 11:16回答 1 已采纳 在吴恩达的机器学习教学中说过，归一化后-0.3到0.3的数据是极好的。肉眼看是没什么区分度，但是当你的数据特征维度稍大一些，比如十维，二十维，三十维，那么在对应的维度空间里，样本和样本之间的距离还是很
- 2022-09-21 23:48回答 1 已采纳 上面推导过程运用了分部积分公式 代入
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- 2020-11-16 19:37weixin_39771987的博客 1. 何时使用非参数检验或许你还没有理解什么是参数检验、非参数检验，但一定曾在无意之中使用过它们。如我们常用的方差分析、T检验，都属于参数检验。参数检验，就是假定数据服从某种分布，通过样本信息对总体参数...
- 2019-02-22 10:30奔跑的乌班的博客 正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯...
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