一、复杂数据统计方法怎么样

这是一本200+页薄书，但是介绍的内容却很多，很多书上一句话的东西，可能别的书上要用几页介绍。所以读该书需要参考其他书，遇到不懂的就去查。 顾名思义，该书介绍的复杂数据统计方法，作者当然假设你会“简单”数据的处理。最好会一些R语言的知识。会读的稍微轻松些。 作者先从一个例子开始，公路一氧化碳数据，先用普通最小二乘，然后用逐步回归，一步一步的介绍自己的研究思路，我觉得这是非常难得的，很少有作者在书中介绍自己的思路的，仿佛结果是“显然的”。 做完回归后，作者发现虽然残差的Shapiro-wilk检验不能拒绝残差来自正态总体，但是从QQ图上看，残差很难说是正态的。(不知道什么是Shapiro-wilk检验，QQ图的赶紧查其他书了)。 通过研究变量关系发现，CO和traffic可以认为有线性关系，CO和Hour有类似sin曲线的关系，CO和Wind关系更加复杂。 然后作者联想到可以通过谐波分析，用有穷Fourier级数来代表时间序列 并且把traffic 和 wind的二次和三次项都包含到模型中（这当然是一个偏大的模型）。通过一步步的分析，最终得到一个“合适”的模型。 后面都是介绍当某些假设不满足时（我刚看，还没看完呢），我们可以用某某方法来解决，也是一步一步的，发现问题，给出方法。我自己觉得，对我自己来说，知道什么时候用什么方法，我就觉得可以了，如果不满足，可以找找资料，看为什么这些方法是对的，更进一步，问问自己，这些方法是如何想到的，弄清楚后，会成大牛吧？

二、乱世佳人适合14~16岁的中学生看吗?

我觉得不是太适合，虽然那本书很经典，我也超级喜欢。因为中学生的世界观等都还没有成熟，可能不能更好的理解书中真正要表达的意思。我20岁的时候初次看都觉得难以认同斯佳丽，觉得其人为达目的，不择手段。而且书中对南北战争的描述并不一定符合历史的真实。

三、正态性检验哪些方法？

1、偏度检验

使用偏度检验时，总体具有仅在偏度方向上偏离正态的先验信息。因而备择假设为

检验统计量为

当总体服从正态分布时，

的极限分布是

因此水平为 α检验的拒绝域为

这里是标准正态分布的分位数。

2、峰度检验

使用峰度检验时，总体具有仅在峰度方向上偏离正态的先验信息。因而备择假设为

检验的统计量为

当总体服从正态分布时的极限分布是

 因此水平为α检验的拒绝域为

 或

3、偏度和峰度联合检验

使用联合检验的条件为: 总体具有在偏度和峰度方向上都偏离正态的先验信息，它的备择假设为 

首先计算统计量

的值，然后根据该统计量的极限分布自由度是2 的

分布，所以水平为 α检验的拒绝域是

 ，其中

是自由度是2的

 分布的

 分位数。

扩展资料

正态性分布检验分类：

分为定性分析、定量检验，定性分析通过观察P-P图、Q-Q图以及箱线图和茎叶图；定量分析方法比较多，常用的有Shapiro-Wilk检验（W检验）、Kolmogorov-Smirnow检验（D检验）以及峰度和偏度检验。

正态性检验问题为：

H0：总体服从正态分布

H1  : 总体不服从正态分布。

在正态性检验中，偏度峰度正态性检验统计量原理清晰、计算简单，通常被首选用来作为正态性检验统计量。

参考资料来源：百度百科-正态性检验

四、如何用R语言将非正态分布数据，校正为正态分布

p>0.05为正态，反之非正态，可以用BOX-COX转换，路经：stat---control charts---box-cox,在options里的store transformed data in 那栏填入你想把转换后的数据存放的列。