使用python实现正态分布检验

使用Python实现正态分布检验正态分布是统计学中非常重要的一种概率分布，它在自然界和社会现象中都有广泛的应用。但是在实际应用中，我们需要先判断数据是否符合正态分布，这就需要进行正态性检验。示例代码：```pythonfrom scipy.stats import shapirodata = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]stat, p = shapiroprintif p > 0.05:printelse:print```运行结果：Statistics=0.960, p=0.618样本符合正态分布2. Kolmogorov-Smirnov检验Kolmogorov-Smirnov检验也是一种常用的正态性检验方法，它通过比较样本分布函数与理论正态分布函数之间的差异来判断样本是否服从正态分布。在Python中，我们可以使用scipy库中的anderson函数进行该检验。

使用Python实现正态分布检验

正态分布是统计学中非常重要的一种概率分布，它在自然界和社会现象中都有广泛的应用。但是在实际应用中，我们需要先判断数据是否符合正态分布，这就需要进行正态性检验。本文将介绍如何使用Python实现正态性检验。

1. Shapiro-Wilk检验

Shapiro-Wilk检验是一种经典的正态性检验方法，它基于样本的偏度和峰度等统计量，通过比较样本与理论正态分布之间的差异来判断样本是否服从正态分布。在Python中，我们可以使用scipy库中的shapiro函数进行该检验。

示例代码：

```python

from scipy.stats import shapiro

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

stat, p = shapiro(data)

print('Statistics=%.3f, p=%.3f' % (stat, p))

if p > 0.05:

print('样本符合正态分布')

else:

print('样本不符合正态分布')

```

运行结果：

Statistics=0.960, p=0.618

样本符合正态分布

2. Kolmogorov-Smirnov检验

Kolmogorov-Smirnov检验也是一种常用的正态性检验方法，它通过比较样本分布函数与理论正态分布函数之间的差异来判断样本是否服从正态分布。在Python中，我们可以使用scipy库中的kstest函数进行该检验。

from scipy.stats import kstest, norm

stat, p = kstest(data, 'norm')

Statistics=0.175, p=0.972

3. Anderson-Darling检验

Anderson-Darling检验也是一种常用的正态性检验方法，它基于样本与理论正态分布之间的距离来判断样本是否服从正态分布。在Python中，我们可以使用scipy库中的anderson函数进行该检验。

from scipy.stats import anderson

result = anderson(data)

print('Statistic: %.3f' % result.statistic)

for i in range(len(result.critical_values)):

sl, cv = result.significance_level[i], result.critical_values[i]

if result.statistic < cv:

print('%.1f%% level: %.3f, data looks normal' % (sl, cv))

else:

print('%.1f%% level: %.3f, data does not look normal' % (sl, cv))

Statistic: 0.270

15.0% level: 0.576, data looks normal

10.0% level: 0.656, data looks normal

5.0% level: 0.787, data looks normal

2.5% level: 0.918, data looks normal

1.0% level: 1.092, data looks normal

总结：

本文介绍了三种常用的正态性检验方法：Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验和Anderson-Darling检验，并给出了Python实现代码。在实际应用中，我们可以根据样本数据量和分布情况选择合适的检验方法，以判断数据是否符合正态分布。