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本文目录一览

1，mmm07 在那里可以下到
2，梦幻站神答题器哪下载
3，2K NBA在哪下
4，nba2k20手游在经纪人里边解锁了科比之后在哪里联系科比
5，挂载大师怎么用
6，NBA2K怎么下载
7，如何检验一组数据是否符合正态分布

1，mmm07 在那里可以下到

到这里看看 http://www.papam.cn/my/00005436/2176

mmm07 在那里可以下到

2，梦幻站神答题器哪下载

梦幻西游实用工具箱 V4.11 http://xyq.17173.com/madown/madow08.htm

17173那因该有

梦幻站神答题器哪下载

3，2K NBA在哪下

http://www.yxdown.com/SoftView/SoftView_33822.html 我的2K11就是在这下的，是个安装程序，很好用的而且无毒！！

http://game.gougou.com/search?search=2K%20NBA&restype=1&id=0&ty=0 这里有下。

2K NBA在哪下

4，nba2k20手游在经纪人里边解锁了科比之后在哪里联系科比

解锁科比以后可以在辉煌生涯中的关系网里边往下拉，应该就能看到科比。然后你点一下科比就会跟他取得联系。要注意关系网里边最多可以选择十个球星，如果你在选科比之前已经联系了十个球星的话，是选不上科比的。这个时候你需要把前十个球星里边的其中一个替换掉，然后再把科比加进去。

你可以在球队人物中找到科比，这样就可以正常使用再看看别人怎么说的。

5，挂载大师怎么用

比如在你手机里想安装一个3G的游戏数据包文件夹的名字假设叫mmm 首先在你的内置存储卡的android文件夹下的obb文件夹里创建一个空的mmm文件夹然后用挂载大师挂载这个文件夹到你的外置sd卡上这样你的外置sd卡就也会有一个android/obb/mmm文件夹最后再把真实的3Gmmm数据包移动到你的外置sd卡里的mmm上并覆盖最后安装app文件就行了这个方法可以避免你说的内存压根就安装不了游戏的问题

6，NBA2K怎么下载

http://down.gougou.com/zz?cid=F1CE5859D50F9665B9AEEDFD9D6A7305181EF456&fmt=RAR&title=%E3%80%8ANBA2K10%E3%80%8B%20%E4%B8%AD%E6%96%87%E5%AE%8C%E7%BE%8E%E7%A1%AC%E7%9B%98%E7%89%88&t=2&refer=http%3A%2F%2Fwww.yxdown.com%2FSoftView%2FSoftView&copo=-1&w=&url=http%3A%2F%2F17.yxdown.com%2FNBA2K10.rar这是种子。

7，如何检验一组数据是否符合正态分布

1 方法　　性质1：设X是一个随机变量，其分布函数为F(x)，则Y=F(X)服从在〔0，1〕的均匀分布。　　性质2：设X1,K,Xn是某个分布的一个简单样本，其分布函数为F(x)，由性质1可知，在概率意义下，F(X1),F(X2),K,F(Xn)在（0,1）上呈均匀分布，按从小到大依次排序，记为F(X1),F(X2),K,F(Xn)，其相应理论值应为ri=i-0,5[]n，i=1，2，…，n，对应分布函数的反函数值F-1(r1),F-1(r2),K,F-1(rn)（在卡方分布中即为卡方分数）应非常接近X1,X2K,Xn，故在概率意义下，这些散点(X1,F-1(r1)),(X2,F-1(r2)),L,(Xn,F-1(rn))应在一条直线上。　　根据性质2，如果X服从正态分布，则散点理论上应落在一直线上，可以用Pearson系数刻画这种分布。但由于随机变异的存在，Pearson系数并不等于1，所以通过随机模拟的方法，制定出Pearson系数的95%界值下限。　　性质3：由条件概率公式P(X,Y)=P(Y|X)P(X)可知：（X，Y）服从二元正态分布的充分必要条件是固定X，Y服从正态分布(条件概率分布)并且X的边际分布为正态分布。由线性回归的性质ε=Y-(α+βX)可知，固定X，Y的条件概率分布为正态分布的充分必要条件是线性回归的残差ε服从正态分布，由此可得：（X，Y）服从二元正态分布的充分必要条件是X的边际分布为正态分布以及线性回归模型Y=α+βX+ε中的残差服从正态分布。设X来自于正态总体，从正态总体中随机模拟抽样5000次，每次抽样样本含量分别为7至50，对F(x)求秩，求出排序后的F(x)和排序后的X的Pearson相关系数。表1 随机模拟5000次得到的检验正态分布的Pearson相关系数的界值（略）　　类似地，我们也可以用同样的方法得到检验卡方分布的Pearson相关系数的界值表（简化表）表2 相关系数界值表（略）　　2 随机模拟验证　　21 Pearson相关系数界值表的随机模拟验证　　设X来自于正态总体，从正态总体中随机模拟抽样5000次，每次抽样样本含量分别为10，20，30，40，50，并计算相应的Pearson卡方系数，以及落在界值外面的比例，即拒绝比例，再在同一批数据的前提下用McNemar检验比较本方法和Swilk法的差别。表3 （一元正态分布）模拟次数（略）表4（一元偏态分布，χ2)模拟次数（略）　　以上方法拒绝比例在样本量为7的可信区间为［78.37%，94.12%］，在其余样本量时都接近100%，可以证实是正确的。　　22 卡方分布界值表的随机模拟验证　　　表5 卡方分布：模拟5000次（略）　　23 马氏距离的随机模拟验证　　根据马氏距离的定义，从正态分布总体中随机抽取样本量分别为10，20，30，40，50的样本模拟5000次，根据上面提到的方法以卡方分数对X1,X2K,Xn求Pearson系数，并根据以上的相关系数界值表，计算相应的统计量，即拒绝比例。表6 马氏距离落在Pearson系数界值表外的比例（略）　　24 二元正态分布资料的随机模拟验证　　设定一个二维矩阵A，分别求出特征值P和特征向量Z，设X的元素均来自于正态总体分布，则Y=Z′×X必服从二元正态分布，随机模拟5000次，根据性质三介绍的方法验证的拒绝比例如下。表7 （二元正态分布）模拟次数（略）表8 （二元偏态分布，χ2）模拟次数（略）　　25 三元正态分布资料的随机模拟验证　　类似地，随机模拟5000次，用同样方法进行验证，得到对于三元正态分布数据的拒绝比例。表9 （三元正态分布）模拟次数：5000次

检验正态分布的办法： 1、在spss菜单中选择分析——描述统计——探索，将需要检验的变量放入因变量里面，选择“绘制——带检验的正态图，看一下tests of normality就可以，如果成正态，sig不会小于临界值 2、还可以参考qq图，如果是正态，qq图里的散点回呈直线，normal qq图的横坐标是实际的数据从小到大排列，纵坐标是正态分布的期望值，所以如果实际的和正态的期望相符，散点图就会呈一条直线；detrended qq图的横坐标是实际观测值，纵坐标是实际观测值减去期望值，如果数据符合正态，那么散点应当在中央横线附近