正态性检验python
时间: 2023-08-28 08:07:41 浏览: 57
在Python中,可以使用多个函数来进行正态性检验。其中一些常用的函数包括:
1. `scipy.stats.shapiro`:该函数执行Shapiro-Wilk检验,用于检验数据是否来自正态分布。
2. `scipy.stats.normaltest`:该函数执行D’Agostino和Pearson的正态性检验,用于检验数据是否来自正态分布。
3. `scipy.stats.kstest`:该函数执行Kolmogorov-Smirnov检验,可以检验数据是否来自特定的概率分布。
4. `scipy.stats.anderson`:该函数执行Anderson-Darling检验,用于检验数据是否来自特定的概率分布。
下面是一个示例代码,演示了如何使用这些函数进行正态性检验:
```python
import numpy as np
from scipy import stats
# 创建一个示例数据
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)
# Shapiro-Wilk检验
s_shapiro, p_sh
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python的数据正态性检验](https://blog.csdn.net/weixin_46847902/article/details/123670907)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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