python正态性检验代码
时间: 2023-12-08 19:38:15 浏览: 43
以下是Python中进行正态性检验的代码示例:
```python
from scipy import stats
# 对正态样本进行检验
jarque_bera_test = stats.jarque_bera(y_normal)
print("JB Test Statstic:{} Pvalue:{}".format(jarque_bera_test.statistic,jarque_bera_test.pvalue))
# 对随机样本进行检验
jarque_bera_test = stats.jarque_bera(y_unknow)
print("JB Test Statstic:{} Pvalue:{}".format(jarque_bera_test.statistic,jarque_bera_test.pvalue))
```
其中,`stats.jarque_bera()`函数可以用于进行Jarque-Bera检验,该检验可以用于判断一个样本是否服从正态分布。函数的输入参数为待检验的样本数据,输出结果包括检验统计量和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,即认为该样本不服从正态分布。
相关问题
python正态性检验
在Python中,你可以使用SciPy库来执行正态性检验。具体来说,你可以使用`scipy.stats.normaltest`函数来进行正态性检验。
以下是一个示例代码,演示如何使用SciPy进行正态性检验:
```python
from scipy import stats
import numpy as np
# 生成一个随机的正态分布样本
sample = np.random.normal(0, 1, 100)
# 进行正态性检验
statistic, p_value = stats.normaltest(sample)
# 输出结果
print("统计量: ", statistic)
print("p值: ", p_value)
```
在上面的代码中,我们首先使用`np.random.normal`函数生成了一个包含100个来自标准正态分布的随机样本。然后,我们使用`stats.normaltest`函数对这个样本进行正态性检验。最后,我们打印出了统计量和p值。
如果p值小于给定的显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝原假设,即样本不是来自正态分布。否则,我们无法拒绝原假设,即样本可能来自正态分布。
请注意,正态性检验并不是绝对准确的,它只能提供一种对数据是否服从正态分布的近似判断。
python正态性检验seaborn
要在 Python 中进行正态性检验,可以使用 SciPy 库中的 stats 模块。Seaborn 是一个数据可视化库,并不直接提供正态性检验的功能。以下是一个示例代码,演示如何使用 seaborn 和 scipy 进行正态性检验:
```python
import seaborn as sns
from scipy import stats
# 生成一组随机数据
data = stats.norm.rvs(size=1000)
# 绘制直方图和核密度估计图
sns.histplot(data, kde=True)
# 进行正态性检验
result = stats.normaltest(data)
print('正态性检验结果: statistic={:.4f}, pvalue={:.4f}'.format(result.statistic, result.pvalue))
```
上述代码中,首先通过 `stats.norm.rvs` 生成了一组随机数据。然后使用 seaborn 的 `histplot` 函数绘制了直方图和核密度估计图。最后使用 `normaltest` 函数进行正态性检验,并打印出检验结果的统计量和 p 值。
注意,这只是一个示例代码,你可以将其替换为你自己的数据集。另外,你可以根据需要选择其他的正态性检验方法,如 Kolmogorov-Smirnov 检验、Shapiro-Wilk 检验等,这些方法也都包含在 scipy 的 stats 模块中。