python 正态分布检验

正态分布检验通常使用SciPy库中的scipy.stats.normaltest函数进行。该函数接收一个数据集，然后返回两个值：统计量（statistic）和p值（p-value）。如果p值小于某个显著性水平（例如0.05），则我们拒绝原假设，即数据不符合正态分布。

正态分布检验是一种统计方法，用于检验数据是否符合正态分布，在Python中，我们可以使用SciPy库中的normaltest函数来进行正态分布检验，以下是详细的步骤和代码：

1、导入所需库

import numpy as np import scipy.stats as stats

2、生成或获取数据

data = np.random.randn(100) # 生成100个随机数

3、进行正态分布检验

k2, p = stats.normaltest(data)

4、输出结果

print("p值： ", p)

5、判断是否符合正态分布

alpha = 0.05 # 设置显著性水平 if p < alpha: print("数据不符合正态分布") else: print("数据符合正态分布")

将以上代码整合在一起：

import numpy as np import scipy.stats as stats 生成或获取数据 data = np.random.randn(100) 进行正态分布检验 k2, p = stats.normaltest(data) 输出结果 print("p值： ", p) 判断是否符合正态分布 alpha = 0.05 if p < alpha: print("数据不符合正态分布") else: print("数据符合正态分布")

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