一、minitab如何把非正态数据转为正态数据？谢谢？

要将非正态数据转换为正态数据，可以尝试以下几种方法：

1. 对数转换：对数据进行对数变换，可以将右偏或左偏的数据分布转化为接近正态分布。

2. 幂函数转换：采用幂函数（如平方根、立方根等）对数据进行变换，尝试将非正态分布的数据转化为正态分布。

3. 排序值转换：将数据按照从小到大排序，并转换为对应的标准正态分布的Z值。

4. Box-Cox转换：使用Box-Cox变换可以对数据进行幂函数类型的转换，以使数据更接近正态分布。

5. 非参数方法：使用非参数统计方法，如秩次转换（rank transformation），通过将数据转换为其对应的秩次值，可以使数据分布更接近正态分布。

在Minitab软件中，大部分数据转换方法可以通过数据变换功能实现。可以打开Minitab软件并导入数据，然后选择“数据”-“数据变换”-“自定义”菜单，根据具体的转换方法进行设置和操作。

需要注意的是，转换数据可能会改变数据的解释和分析结果，因此在进行数据转换之前应仔细考虑数据的特点和目标分析的需求，并咨询统计学专业人士的意见。

二、绝缘冷态大还是热态大？

热态绝缘值跟冷态绝缘值要看你怎么比较。在同一时间比较的话是没多大其别的，按理论来说冷态绝缘值要高。但电机是发热体绝缘值肯定会越来越低。绝缘值实际上和电机的绝缘类别有关，也和使用的绝缘材料有关。

电机的绝缘材料使用温度范围范围有规定的。

理论上讲，在范围内，都可以达到设定的绝缘等级（绝缘值)，比如：E，B，F等

从实际角度讲，还是高温情况下，绝缘等级容易弱化，因为高温会使绝缘材料的组织成份老化。

三、数据分布偏态和峰态是什么？

峰度(kurtosis)是描述分布形态的陡缓程度。表征概率密度函数分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。用bk表示。直观看来，峰度反映了数据尾部厚度。

在相同的标准差下，峰度系数越大，分布就有更多的极端值，那么其余值必然要更加集中在众数周围，其分布必然就更加陡峭。

偏度（skewness），表征概率分布密度曲线相对于平均值不对称程度的特征数（因此它与方差有些类似）。用bs表示。直观看来就是密度函数曲线尾部的相对长度。所以哪边尾巴长就往哪边偏，左偏就是左尾长，右偏就是右尾长。

二者的比较基准是正态分布。正态分布的峰度为3，偏度为0。

bk<3称分布具有不足的峰度（数据峰度在正态分布峰度内），bk>3称分布具有过度的峰度(超出正态峰度)。若知道分布有可能在峰度上偏离正态分布时，可用峰度来检验分布的正态性。

bs<0称分布具有负偏离，也称左偏态，此时数据位于均值左边的比位于右边的少，直观表现为左边的尾部相对于与右边的尾部要长，因为有少数变量值很小，使曲线左侧尾部拖得很长；bs>0称分布具有正偏离，也称右偏态，此时数据位于均值右边的比位于左边的少，直观表现为右边的尾部相对于与左边的尾部要长，因为有少数变量值很大，使曲线右侧尾部拖得很长；而bs接近0则可认为分布是对称的。若知道分布有可能在偏度上偏离正态分布时，可用偏离来检验分布的正态性。 

当某一数据的分布与标准正态分布的峰度相比较时，峰度就有了正峰度和负峰度的表现。

四、excel怎么生成正态数据？

具体会用到excel的正态分布函数Normdist（）

输入数据。

1.在单元格A1输入 。

2.选定单元格A1：A121。

3.选取“编辑”菜单下的“填充”—“序列”。

在“序列产生在”框，选定“列”选项；

在“类型”框，选定“等差序列”选项；

在“步长值”框，输入0.05（可以根据自己的需要输入步长值）；

在“终止值”框，输入3。

4.单击“确定”。

5.在单元格B1中输入“=Normdist(a1,0,1,0) ”，回车得0.004432 ，即为 x=-3 时的标准正态分布的概率密度函数值。

6.把鼠标放在单元格B1上的单元格填充柄上，当鼠标变成十字时，向下拖曳鼠标至B121。

这样就可以得出一张正态分布表了

五、偏态是定性数据吗？

偏态一词是由统计学家皮尔逊于1895年首次提出的，它是对数据分布对称性的测度。所以不是定性数据。

六、昆仑通态断电数据消失？

你要的是断电后数据不消失吧？数据可以断电后消失也可以断电后不消失。

关键看你把数据放在哪个寄存器上。

如果和PLC通信采集数据，可把数据放在断电保护寄存器上的。

MCGS

七、偏态分布数据的描述？

偏态分布，为统计学概念，即统计数据峰值与平均值不相等的频率分布。根据峰值小于或大于平均值可分为正偏函数和负偏函数，其偏离的程度可用偏态系数刻画。

偏态分布是指频数分布不对称，集中位置偏向一侧。频数分布有正态分布和偏态分布之分。正态分布是指多数频数集中在中央位置，两端的频数分布大致对称。偏态分布只有满足一定的条件（如样本例数够大等）才可以看做近似正态分布。

八、昆仑通态数据输入框如何读取数据？

你好，昆仑通态数据输入框可以使用以下代码读取数据：

1. 获取输入框对象：

```

input_box = driver.find_element_by_xpath('xpath_of_input_box')

```

2. 读取输入框中的数据：

```

data = input_box.get_attribute("value")

```

其中，"xpath_of_input_box"需要替换为你实际的输入框的XPath路径。获取到输入框对象后，使用get_attribute("value")方法可以获取到输入框中的数据。

九、非正态数据检验方法？

关于非正态计量资料的比较，建议采用非参数统计方法，具体的参阅一些非参数统计的书籍，包括秩和检验，KS检验等等。绝大部分都需要这样做的，normal是很多检验的前提用SPSS可以做相关性分析。 SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。

它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方 式展示各种管理和分析数据方法

十、如何检测数据得正态性？

方法和详细的操作步骤如下：

1、第一步，新建Excel文档，见下图，转到下面的步骤。

2、第二步，执行完上面的操作之后，输入x轴值（计算分布度），例如区间［-1,1]，间隔为0.1，见下图，转到下面的步骤。

3、第三步，执行完上面的操作之后，由AVERAGE函数计算的平均值为0，见下图，转到下面的步骤。

4、第四步，执行完上面的操作之后，选择函数STDEV并计算标准偏差，见下图，转到下面的步骤。

5、第五步，执行完上面的操作之后，选择正态分布函数NORMDIST并计算返回概率密度分布值，见下图，转到下面的步骤。

6、第六步，执行完上面的操作之后，选择“图表”－->“折线图”选项，然后完成分布图，见下图。这样，就解决了这个问题了。