python 判斷一組數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布
更新時(shí)間：2020年09月23日 15:24:34 作者：小小嘍啰
這篇文章主要介紹了python 如何判斷一組數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，幫助大家更好的利用python分析數(shù)據(jù)，感興趣的朋友可以了解下
正態(tài)分布：
若隨機(jī)變量x服從有個(gè)數(shù)學(xué)期望為μ,方差為σ2 的正態(tài)分布，記為N(μ,σ)
其中期望值決定密度函數(shù)的位置，標(biāo)準(zhǔn)差決定分布的幅度，當(dāng)υ=0，σ=0 時(shí)的正態(tài)分布是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布
判斷方法有畫圖/k-s檢驗(yàn)
畫圖：
#導(dǎo)入模塊 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #構(gòu)造一組隨機(jī)數(shù)據(jù) s = pd.DataFrame(np.random.randn(1000)+10,columns = ['value']) #畫散點(diǎn)圖和直方圖 fig = plt.figure(figsize = (10,6)) ax1 = fig.add_subplot(2,1,1) # 創(chuàng)建子圖1 ax1.scatter(s.index, s.values) plt.grid() ax2 = fig.add_subplot(2,1,2) # 創(chuàng)建子圖2 s.hist(bins=30,alpha = 0.5,ax = ax2) s.plot(kind = 'kde', secondary_y=True,ax = ax2) plt.grid()
結(jié)果如下：
使用ks檢驗(yàn)：
#導(dǎo)入scipy模塊 from scipy import stats """ kstest方法：KS檢驗(yàn)，參數(shù)分別是：待檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)方法（這里設(shè)置成norm正態(tài)分布），均值與標(biāo)準(zhǔn)差 結(jié)果返回兩個(gè)值：statistic → D值，pvalue → P值 p值大于0.05，為正態(tài)分布 H0:樣本符合 H1:樣本不符合 如何p>0.05接受H0 ,反之 """ u = s['value'].mean() # 計(jì)算均值 std = s['value'].std() # 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差 stats.kstest(s['value'], 'norm', (u, std))
結(jié)果是KstestResult(statistic=0.01441344628501079, pvalue=0.9855029319675546)，p值大于0.05為正太分布
以上就是python 判斷一組數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python 正態(tài)分布的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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