总体不服从正态分布时，可以使用其他分布的概率密度函数（PDF）或累积分布函数（CDF）来描述数据的分布情况，具体使用哪个公式取决于问题的背景和数据的特征。常见的一些非正态分布包括：- 伯努利分布（Bernoulli distribution）- 二项分布（Binomial distribution）- 泊松分布（Poisson distribution）- 指数分布（Exponential distribution）- χ^2分布（Chi-square distribution）- t分布（t-distribution）- F分布（F-distribution）- ...等具体选择哪个公式需要根据实际情况进行判断，可能需要进行数据分析或统计建模。
问总体不服从正态分布用什么公式
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总体不服从正态分布用什么公式
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总体不服从正态分布时，可以使用其他概率分布的公式来描述。具体使用哪种概率分布公式取决于实际情况和数据特征。常见的非正态分布包括二项分布、泊松分布、指数分布、伽马分布、负二项分布等。
这些分布可以用来描述各种不同类型的数据，比如二项分布适用于二元事件的发生次数，泊松分布适用于罕见事件的发生次数，指数分布适用于连续随机事件的时间间隔等等。
如果具体数据情况已知，可以根据数据特征和研究目的选择合适的概率分布公式来描述总体分布。
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如果总体不服从正态分布，从此总体中抽取容量为n的样本（n＜30），则样本均值
服从正态分布。 （ × ）
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