您还没有绑定微信,更多功能请点击绑定

[正态性检验] 没有办法拒绝原假设(P>0.05)就能推出”符合正态分布”???

经常看到各种资料中说当P-value大于0.05时,就认为符合“正态分布”,本人对此有一些疑问。

实际上,正态性检验也是基于假设检验,即:
*---原假设H0: 服从正态分布;
---备择假设 H1:不服从正态分布;*

如果P<0.05,说明有足够的证据拒绝原假设,即不服从正态分布,这点没有问题;
如果P>0.05,说明没有足够的证据拒绝原假设,很多书上就直接说“没有足够的证据拒绝原假设,即接收原假设”。对于这一点是存在逻辑瑕疵的,我觉得正确的逻辑是:没有足够的证据只能推导出“无法做出正态性判断”。

请各位评判一下我的看法是否成立?谢谢!
对“好”的回答一定要点个"赞",回答者需要你的鼓励!
已邀请:

王熠之 (威望:400) (广东 深圳) 电子制造 QE Manager - ....

赞同来自: frankeywang quanmj 392527523

正态性检验也是基于假设检验么?
ok , 假设正态性检验是基于假设检验的....
如果你想验证一组数据是服从正太分布的,那么 原假设就是不服从正太分布...
如果你想验证一组数据是不服从正太分布的,那么 原假设就是 服从正太分布的...
那么,现在问题来了,
现在有一组数据,A 想验证是服从正太分布的,B 想验证一组数据是不服从正太分布的 .....
A 和 B 的验证方法 有差别吗?

2 个回复,游客无法查看回复,更多功能请登录注册

发起人

birdfly
birdfly

一条在小池塘中的大鱼

扫一扫微信订阅<6SQ每周精选>