经验分布函数数一考吗

考。

考研数一中的《概率论与数理统计》在考试范围内，考试要求：理解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念、了解经验分布函数。所以经验分布函数在数一中是要考的。

经验分布是一种函数。经验分布函数是对产生样本点的累积分布函数的估计。根据GlivenkoCantelli定理，它以概率1收敛于潜在的分布。有许多结果可以量化经验分布函数与基础累积分布函数的收敛速度。

CDF 频道定义格式　　CDF 文件使用户可以订阅 FrontPage 站点作为一个通道或桌面组件。　CDF文件是一个定义了读者和站点内容的连接参数的XML文件，它与站点上的HTML文件分开，但链接到某个或某几个HTML文件上。浏览器根据定义的参数决定新内容传递的方式，包括：　　 将频道添加到频道栏并且订户可以随时检查；　　 新内容通过电子邮件通知订户，订户可以随时加载频道；　　 浏览器定期检查站点并自动更新和下载改变的内容。　CDF文件是站点的附加物，通常将定义好的CDF文件链接在站点的主页，比如可以在主页中插入如下链接：　　订阅该站点　　如果用户使用的是支持CDF的浏览器，可以点击这个链接订阅该频道。否则将下载这个CDF文件。　　CDF实际上是microsoft用XML定义的一个词汇表。下面是Internet Explorer自带的一个简单的CDF文件，本例并没有包括所有的CDF元素，只是希望通过这个例子说明CDF和XML的关系。　　<XML VERSION="10" ENCODING="gb2312">　　http://wwwzdnetcomcn/channel/welcomehtm"></A>　　最丰富的电脑业界信息，成功源自您的信任。　　　　其中第一行是XML声明。第二行是CDF文件的根元素CHANEL，它是CDF文件唯一要求的元素，根元素CHANEL必须包含一个HREF属性以指定监视修改的页　　面。第三行是ABSTRACT元素，其内容是描述频道的文本，该描述通常出现在频道栏的工具提示窗口。　　CDF(cumulative distribution function)累计分布　累积分布函数（CDF）描述的是实数随机变量X的概率分布情况。柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验（Kolmogorov-Smirnov test）正是基于累计分布函数，以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同。

1正态总体均值的假设检验（t检验）

检验1组数据样本的均值是否等于，大于或小于某个值，或者检验两组数据样本的均值的大小情况。其中的统计量Z一般服从t分布。

2正态总体方差的假设检验

检验1组数据样本的方差是否等于，大于或小于某个值，或者检验两组数据样本的方差的大小情况。其中单样本检验的统计量X2一般服从卡方分布。双样本检测的统计量F一般服从F分布。

3二项分布总体的假设检验（非正态总体的假设检验）

非正态总体的假设检验有很多，二项分布总体的假设检验相对较为常用。常用于随机抽样实验的成功概率的检验。

1Neyman-Pearson χ2 拟合优度检验

检验样本数据是否符合某种分布，Neyman-Pearson拟合优度检验是非常重要的非参数检验方法，既可以用于检验数据的分布特性，又可以检验不同组数据之间的分布关系（是否是同一分布）。

2Kolmogorov-Smirnov检验

也是一个相当重要的检验方法，和Pearson方法一样属于拟合优度检验方法。但是Kolmogorov-Smirnov方法无需对要检验的数据分组，且使用经验累积分布函数（ECDF）来定义统计量，可以用于任何分布的检验。但Kolmogorov-Smirnov只适用于一元分布的情况。因此适用面与Pearson方法相比稍小。

3独立性检验

很重要的检验方法，具体有Pearson卡方检验，Fisher精确独立性检验。这些检验方法通常用于检验数据的分布和假设影响因素的关系。

4符号检验和秩和检验

检验样本与总体的情况，或样本总体间的差异。

有些统计方法只适用于正态分布或近似正态分布资料，如用均数和标准差描述资料的集中或离散情况，用正态分布法确定正常值范围及用t检验两均数间相差是否显著等，因此在用这些方法前，需考虑进行正检验。

它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。常用的正态性检验方法有正态概率纸法、夏皮罗维尔克检验法(Shapiro-Wilktest)，科尔莫戈罗夫检验法，偏度-峰度检验法等。

扩展资料

检验特点

设X₁，X₂， ，Xₙ表示来自总体的样本，

表示样本均值，

表示 i 阶样本中心矩。正态分布的偏度和峰度均为 0，其中偏度和峰度的定义分别为

该检验就是根据这个特点来检验分布正态性的。

三种检验方法

1、Anderson-Darling

选择此项将执行正态性的Anderson-Darling检验 ，这是一种基于ECDF（经验累积分布函数）的检验。

2、Ryan-Joiner

选择此项将执行Ryan-Joiner检验 ，它类似于Shapiro-Wilk检验。Ryan-Joiner检验是一种基于相关的检验。

3、Kolmogorov-Smirnov

选择此项将执行正态性的Kolmogorov-Smirnov检验 ，这是一种基于ECDF的检验。

-正态性检验

-正检验

-正态检验