3、为什么要对数据进行正态性评估？A．有些统计方法只适用于正态总体；B．有些统计分析方法所作出的推断的质量依赖于总体的分布接近正态分布的程度；C．帮助了解总体的分布形态；D．统计分析方法都只适用于正态总体；
3、为什么要对数据进行正态性评估？
A．有些统计方法只适用于正态总体；
B．有些统计分析方法所作出的推断的质量依赖于总体的分布接近正态分布的程度；
C．帮助了解总体的分布形态；
D．统计分析方法都只适用于正态总体；
参考答案和解析
（1）画出直方图或茎叶图，根据形状来判断（2）画出正态概率图（p-p图横轴观测值的累计概率与纵轴理论分布的累计概率是否相符，Q-Q图横轴观测值的分位数与纵轴理论分布的分位数是否相符）（3）非参数Kolmogorov-Smirnov检验；或非参数卡方检验。
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某六西格玛团队在进行过程能力分析时,对于是否需要进行过程稳定性、数据正态性和独立性三方面的检查发生了分歧,以下说法正确的是:() A.稳定性是过程能力分析的前提B.只要数据满足正态性和稳定性，则独立性就一定没有问题C.只要数据满足正态性和独立性，则稳定性就一定没有问题D.只要数据满足正态性，则稳定性和独立性就一定没有问题
以下哪种方法对非正态数据的过程能力分析肯定是不恰当的:() A.对数据进行Johnson变换B.计算数据的分位数，用非参数方法计算能力指数C.把非正态数据按照正态数据的方法进行计算D.对数据进行Box-Cox变换
使用Mood's中位数检验时,选择应用的条件和假设() A.正态/非正态数据、方差相等、分布外形相同，检验中位数的相等性B.正态/非正态数据、方差相等/不相等、分布外形相同，检验中位数的相等性C.正态数据、方差相等、分布外形相同，检验中位数的相等性D.正态/非正态数据、方差相等/不相等、分布外形相同/不相同，检验中位数的相等性
下列选项中，不属于进行评估资料核查验证的原因的是（ ）。A.要对失真的材料进行鉴别和剔除B.要对所收集的评估资料信息.数据的合理性.相关性进行分析C.要对所收集的评估资料信息.数据的公平性.公正性进行分析D.发现和剔除不可靠的评估资料
某六西格玛团队在进行过程能力分析时，对于是否需要进行过程稳定性、数据正态性和独立性三方面的检查发生了分歧，以下说法正确的是（）A、稳定性是过程能力分析的前提B、只要数据满足正态性和稳定性，则独立性就一定没有问题C、只要数据满足正态性和独立性，则稳定性就一定没有问题D、只要数据满足正态性，则稳定性和独立性就一定没有问题
某公司的六西格玛项目中要验证某个因子对Y的显著影响，该因子有两个水平，收集了该因子每个水平30个数据，但做正态性检验，发现数据非正态，则应该（）A、直接使用双样本t进行分析B、先检验是否等方差，再使用双样本t进行分析C、将造成非正态的点全部删掉，使得数据正态后在进行双样本t检验D、使用非参数方法进行检验
使用Mood’s中位数检验时，选择应用的条件和假设是（）A、非正态数据、方差相等、分布形状相同，检验中位数的相等性B、非正态数据、方差不相等、分布形状相同，检验中位数的相等性C、正态数据、方差相等、分布形状相同，检验中位数的相等性D、非正态数据、或方差不相等、或分布形状不相同，检验中位数的相等性
对于一组共28个数据进行正态性检验。使用MINITAB软件，先后依次使用了“Anderson-Darling”，“Ryan-Joiner（SimilartoShapiro-Wilk）”及“Kolmogorov–Smirnov”3种方法，但却得到了3种不同结论：“Anderson-Darling”检验p-value0.005因而判数据“非正态”，“Ryan-Joiner（SimilartoShapiro-Wilk）”检验p-value0.10以及“Kolmogorov–Smirnov”检验p-value0.15都判数据“正态”。这时候正确的判断是（）.A、按少数服从多数原则，判数据“正态”。B、任何时候都相信“最权威方法”。在正态分布检验中，相信MINITAB软件选择的缺省方法“Anderson-Darling”是最优方法，判数据“非正态”。C、检验中的原则总是“拒绝是有说服力的”，因而只要有一个结论为“拒绝”则相信此结果。因此应判数据“非正态”。D、此例数据太特殊，要另选些方法再来判断，才能下结论。
在采用市场交易资料评估基准地价的过程中，需要对样点数据进行检验。对此，以下观点正确的是（ ）。A、均值、方差法和f检验法是对样点数据进行一致性检验的基本方法B、对不同交易方式计算的样点地价，可以不进行同一性检验C、基准地价确定时，要求样点总体呈正态或正偏态分布D、在进行样点总体一致性检验时，需要结合样点数据总体分布类型选择相应的检验方法
单选题使用Mood’s中位数检验时，选择应用的条件和假设是（）A非正态数据、方差相等、分布形状相同，检验中位数的相等性B非正态数据、方差不相等、分布形状相同，检验中位数的相等性C正态数据、方差相等、分布形状相同，检验中位数的相等性D非正态数据、或方差不相等、或分布形状不相同，检验中位数的相等性
单选题在进行过程能力分析时，需要判断数据的正态性。某六西格玛黑带在进行过程能力分析时发现数据呈现右偏态分布，此时应采取何种处理：（）A将导致右偏的部分极端数据剔除，使数据分布呈对称分布B采用倒数转换，使数据满足正态性要求C采用Box-Cox转换，使数据满足正态性要求D检查是否是由于异常因素导致的非正态，如果是，则应在消除异常因素后重新收集数据，否则，可以采用数据的正态性转换方法进行转换
单选题在采用市场交易资料评估基准地价的过程中，需要对样点数据进行检验。对此，以下观点正确的是（ ）。A均值、方差法和f检验法是对样点数据进行一致性检验的基本方法B对不同交易方式计算的样点地价，可以不进行同一性检验C基准地价确定时，要求样点总体呈正态或正偏态分布D在进行样点总体一致性检验时，需要结合样点数据总体分布类型选择相应的检验方法
单选题对于一组共28个数据进行正态性检验。使用MINITAB软件，先后依次使用了“Anderson-Darling”，“Ryan-Joiner（SimilartoShapiro-Wilk）”及“Kolmogorov–Smirnov”3种方法，但却得到了3种不同结论：“Anderson-Darling”检验p-value0.10以及“Kolmogorov–Smirnov”检验p-value0.15都判数据“正态”。这时候正确的判断是（）.A按少数服从多数原则，判数据“正态”。B任何时候都相信“最权威方法”。在正态分布检验中，相信MINITAB软件选择的缺省方法“Anderson-Darling”是最优方法，判数据“非正态”。C检验中的原则总是“拒绝是有说服力的”，因而只要有一个结论为“拒绝”则相信此结果。因此应判数据“非正态”。D此例数据太特殊，要另选些方法再来判断，才能下结论。
单选题方差分析基本假定中除可加性、正态性外，尚有（）假定。否则要对数据资料进行数据转换。A无偏性B无互作C同质性D重演性