D,p=kstest((bmi-mean)/std,'norm')
时间: 2023-12-27 12:04:55 浏览: 60
这行代码的作用是对 `bmi` 数据进行 Kolmogorov-Smirnov(KS)正态性检验。具体来说,该代码将 `bmi` 数据进行了标准化处理,即将每个数据点减去 `bmi` 数据的均值 `mean`,然后除以 `bmi` 数据的标准差 `std`,将数据转换为标准正态分布。然后,使用 `kstest` 函数对标准化后的数据进行正态性检验,检验是否符合正态分布的假设。
`D,p=kstest((bmi-mean)/std,'norm')` 表示将标准化后的数据作为输入进行 KS 正态性检验,并将检验结果保存在变量 `D` 和 `p` 中。其中,`D` 表示 KS 检验统计量,`p` 表示检验结果的 p 值,如果 `p` 值小于显著性水平(通常为 0.05),则可以拒绝原假设,认为数据不符合正态分布的假设。如果 `p` 值大于显著性水平,则认为数据符合正态分布的假设。
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给出下面代码注释from scipy.stats import norm from numpy import * n=36 mu = 70 sigma = 15 xbar = 66.5 alpha = 0.05 rig = 1-alpha/2 left = alpha/2 z = (xbar-mu)/(sigma/sqrt(n))q1 = norm.ppf(left,,1)q2 = norm.ppf(rig,,1) if q1 <= z <= q2:print('Accept xbar = mu')else:
# 导入norm函数用于正态分布的概率密度函数和累计分布函数的计算
# 导入numpy库中的sqrt函数用于计算样本数的平方根
from scipy.stats import norm
from numpy import *
# 样本量为36,总体均值为70,总体标准差为15,样本均值为66.5
n = 36
mu = 70
sigma = 15
xbar = 66.5
# 设置显著性水平为0.05,计算左侧和右侧的临界值
alpha = 0.05
rig = 1 - alpha / 2
left = alpha / 2
# 计算样本均值的z分数
z = (xbar - mu) / (sigma / sqrt(n))
# 计算左侧和右侧的临界值对应的z分数
q1 = norm.ppf(left)
q2 = norm.ppf(rig)
# 判断样本均值的z分数是否落在临界值范围内
if q1 <= z <= q2:
print('Accept xbar = mu')
else:
print('Reject xbar != mu')
def featureNormalize(X): mu = np.mean(X,axis=0) sigma = np.std(X,axis=0) X_norm = (X - mu)/sigma return X_norm, mu , sigma
这是一个用于对特征进行归一化的函数,它的输入为一个矩阵 X,其中每一列代表一个特征,每一行代表一个样本。函数返回三个值:归一化后的特征矩阵 X_norm,每个特征的均值 mu,每个特征的标准差 sigma。
具体实现中,函数首先计算每个特征的均值和标准差,然后用均值和标准差对每个特征进行归一化,最后返回归一化后的特征矩阵 X_norm,均值 mu 和标准差 sigma。这个函数可以用于提高机器学习模型的训练效果,尤其是在使用基于梯度下降等优化方法时。