在python中做正態(tài)性檢驗示例

更新時間：2019年12月09日 08:55:33 作者：神野惠

今天小編就為大家分享一篇在python中做正態(tài)性檢驗示例，具有很的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

利用觀測數(shù)據(jù)判斷總體是否服從正態(tài)分布的檢驗稱為正態(tài)性檢驗，它是統(tǒng)計判決中重要的一種特殊的擬合優(yōu)度假設(shè)檢驗。

直方圖初判：直方圖 + 密度線

QQ圖判斷：(s_r.index - 0.5)/len(s_r) p(i)=(i-0.5)/n 分位數(shù)與value值作圖

排序

 s.sort_values(by = 'value',inplace = True)
 s_r = s.reset_index(drop=False)

分位數(shù)：

s_r['p'] = (s_r.index - 0.5)/len(s_r)
s_r['q'] = (s_r['value'] - mean) / std
print(s_r.head())
# 計算百分位數(shù)
# 計算q值

ax3 = fig.add_subplot(3,1,3)
ax3.plot(s_r['p'],s_r['value'],'k',alpha=0.5,linewidth = 3)

st = s['value'].describe()
x1 ,y1 = 0.25, st['25%']
x2 ,y2 = 0.75, st['75%']
ax3.plot([x1,x2],[y1,y2],'-r',linewidth = 3)

 

# 直接用算法做KS檢驗

from scipy import stats
stats.kstest(df['value'], 'norm', (u, std))
# 結(jié)果返回兩個值：statistic → D值，pvalue → P值
# p值大于0.05，很可能為正態(tài)分布
'''

以上這篇在python中做正態(tài)性檢驗示例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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