python 对一组数据进行正态分布检验

### 使用 Python 对数据集执行正态性检验 #### Shapiro-Wilk 检验 Shapiro-Wilk 检验通过计算统计量来评估样本数据是否符合正态分布的程度。此检验特别适用于小样本数据,并且在 SciPy 库中可通过 `stats.shapiro()` 函数实现。 ```python import numpy as np from scipy import stats # 假设有一组数据 data data = np.random.normal(0, 1, 100) statistic, p_value = stats.shapiro(data) print(f"Shapiro-Wilk 统计量: {statistic}, P值: {p_value}") if p_value > 0.05: print("无法拒绝原假设,认为数据服从正态分布") else: print("拒绝原假设,认为数据不服从正态分布") ``` 上述代码展示了如何利用 Shapiro-Wilk 检验判断给定的数据集是否来自正态分布总体[^2]。 #### Kolmogorov-Smirnov (KS) 检验 KS 检验用于验证单个样本是否来自于某一特定分布或两个独立样本之间的差异显著性。对于正态性测试来说,通常会将样本与标准正态分布相比较。 ```python import numpy as np from scipy.stats import kstest, norm # 同样使用之前定义好的 data 变量作为待测数据集 ks_statistic, ks_pvalue = kstest(data, 'norm') print(f"Kolmogorov-Smirnov 统计量: {ks_statistic}, P值: {ks_pvalue}") if ks_pvalue > 0.05: print("无法拒绝原假设,认为数据服从正态分布") else: print("拒绝原假设,认为数据不服从正态分布") ``` 这段代码实现了基于 KS 检验的正态性检测过程[^3]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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