多元正态总体均值向量和协差阵的假设检验.doc

多元正态检验例题，源于多元统计分析课程。使用正态总体检验的SAS软件操作。

关于总体参数的假设检验的课件资源，对于有讲课需求的朋友有用

各种多元假设检验,关于期望和方差的不同类型,以及置信区间

多元正态分布参数的假设检验p维正态总体的统计推断问题，包括均值向量的检验和均值的置信域问题。p维正态随机向量的每一个分量都是一元正态变量，若将p维均值向量的检验问题化为p个一元正态的均值检验问题，虽然

巧用SPSS进行均值的假设检验，程莹，陈希镇，对两总体均值假设检验的每一步计算过程用SPSS展现出来，并且将其推广应用到单个总体均值的假设检验。避免了SAS等需要编程的麻烦，�

假设检验的相关笔记，是自己的理解哟，反正我的数学不好，基本上我能理解的东西正常人都能理解

此性质阐述了多元正态向量的子向量仍然遵循（多元）正态分布。具体而言，给定 时， 的条件分布为 。其中， 被称为条件期望或条件均值， 被称为条件协方差矩阵或偏协方差矩阵，其元素表示为 。

一个学习线性回归方面的文档，参加数学建模的可以学习

本节主要探讨正态总体下，样本统计量的抽样分布。 一、样本均值的抽样分布 假设 $X_1, X_2, ..., X_n$ 为从正态总体 $N(\mu, \sigma^2)$ 中抽取的一个容量为 n 的简

针对正态性检验W检验法应用中存在的不足,提出改进的D统计量.运用随机模拟方法给出概率密度分布图、拒绝域的取值表、功效函数比较图及非正态分布下的拒绝概率表.结果表明:在正态性检验时,D统计量相对于W统计