“分布分析”任务
设置选项
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选项名称
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说明
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浏览数据
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默认情况下，此任务会创建数据直方图。在分类变量角色中，指定用于将分析变量分到不同分类水平的变量。您最多可以向此角色分配两个列。
您也可指定是否在直方图中叠加核密度估计和正态密度曲线。最后，您可指定是否在图中包括选定统计量的内插框。
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查看正态性
注: 如果您选择其中任意选项，则还可以指定是否包含以下内插统计量：观测数、拟合优度检验、均值、中位数、标准差、方差、偏度和峰度。
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直方图和拟合优度检验
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请求正态性检验，其中包括基于经验分布函数的一系列拟合优度检验。表将提供下列检验的检验统计量和 p 值：Shapiro-Wilk 检验（假设样本大小小于等于 2,000）、Kolmogorov-Smirnov 检验、Anderson-Darling 检验和 Cramér-von
Mises 检验。
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正态概率图
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创建概率图，该图将对已排序的变量值与正态分布百分位数进行比较。如果数据分布与正态分布相符，则图中的点将组成一个线性图案。建议对百分位数的图形估计使用概率图。
图上的分布参考线由参数的最大似然估计创建得出。
您还可指定是否在图中包括选定统计量的内插框。
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正态分位数-分位数图
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创建分位数-分位数图（Q-Q 图），该图将对已排序的变量值与正态分布分位数进行比较。如果数据分布与正态分布相符，则图中的点将组成一个线性图案。建议对分布参数的图形估计使用
Q-Q 图。
图上的分布参考线由参数的最大似然估计创建得出。
您还可指定是否在图中包括选定统计量的内插框。
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拟合分布
注: 如果您为其中任意分布选择图选项，则还可以指定是否包含以下内插统计量：观测数、均值、中位数、标准差、方差。
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Beta
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直方图和拟合优度检验
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拟合带阈值参数
 、尺度参数  以及形状参数  和  的 Beta 分布。
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概率图
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为形状参数
和 指定 Beta 概率图。
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分位数-分位数图
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为形状参数
和 指定 Beta Q-Q 图。
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指数
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直方图和拟合优度检验
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拟合带阈值参数
和尺度参数 的指数分布。
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概率图
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指定指数概率图。
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分位数-分位数图
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指定指数 Q-Q 图。
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Gamma
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直方图和拟合优度检验
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拟合带阈值参数
、尺度参数 和形状参数 的 Gamma 分布。
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概率图
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为形状参数
指定 Gamma 概率图。
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分位数-分位数图
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为形状参数
指定 Gamma Q-Q 图。
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对数正态
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直方图和拟合优度检验
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拟合带阈值参数
、尺度参数  和形状参数 的对数正态分布。
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概率图
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为形状参数
指定对数正态概率图。
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分位数-分位数图
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为形状参数
指定对数正态 Q-Q 图。
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Weibull
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直方图和拟合优度检验
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拟合带阈值参数
、尺度参数 和形状参数  的 Weibull 分布。
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概率图
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指定双参数 Weibull 概率图。
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分位数-分位数图
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指定双参数 Weibull Q-Q 图。
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