为什么样本期望u不变

正态分布的问题?

1、正态分布相加：当两个独立的正态分布随机变量相加时，其和也服从正态分布。这种和分布的正态性是由中心极限定理保证的。新的正态分布的均值是两个原正态分布均值之和，方差是两个原正态分布方差之和。这种性质使得正态分布在实际应用中非常有用，特别是在误差分析和信号处理等领域。

2、关于正态分布的参数运算问题，以下是简洁直接的答：当对独立同分布的正态分布进行加减运算时：均值的变化：加法：若有两个独立同分布的正态分布随机变量X和Y，其均值分别为μ_X和μ_Y，则X+Y的均值为μ_X + μ_Y。减法：同理，XY的均值为μ_X μ_Y。

3、这是由中心极限定理（Central Limit Theorem，CLT）所导致的。中心极限定理是指，在相互独立的随机变量之和的分布中，随着样本量的增加，该和的分布会趋近于正态分布。特别地，当样本量足够大时，即使随机变量本身并不服从正态分布，其和的分布也会趋近于正态分布。

MedSPSS小课堂——Mann-WhitneyU独立样本秩检验

Mann-Whitney U检验，也称为曼-惠特尼U检验，是两独立样本均值差异性检验（t检验）的非参数版本。它适用于当数据不满足正态分布假设或方差齐性假设时，检验两独立样本是否来自相同总体。

MedSPSS操作：在MedSPSS中，可以通过【假设检验】【非参数秩和检验】【MannWhitney U独立样本秩检验】得到智能分析结果，包括统计量U值和p值。通过MannWhitney U独立样本秩检验，我们可以更准确地断两个独立样本的均值是否存在显著差异，从而为科学研究提供有力的统计支持。

在MedSPSS中，上传数据后选择【假设检验】【非参数秩和检验】【MannWhitney U独立样本秩检验】即可进行检验。会自动计算U值，并根据样本量和显著性水平给出是否拒绝零假设的结论。