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1，mmm07 在那里可以下到

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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
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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！！
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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

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