python正态性检验代码

以下是Python中进行正态性检验的代码示例：

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正态分布检验代码

在Python中，可以使用SciPy库中的`norm`模块来进行正态分布检验。以下是一个简单的示例代码，用于检验一组数据是否符合正态分布：

import numpy as np
from scipy import stats

# 假设我们有一组数据
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)

# 使用正态性检验函数进行检验
z_stat, p_value = stats.normaltest(data)

# 输出检验结果
print("Z统计量：", z_stat)
print("p值：", p_value)

# 如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设（数据符合正态分布），否则不能拒绝原假设。
if p_value > 0.05:
    print("数据符合正态分布")
else:
    print("数据可能不符合正态分布")

这个代码使用`normaltest`函数来进行正态性检验，它会返回一个包含Z统计量和p值的元组。Z统计量是对数据的观察值和理论的正态分布之间差异的一个度量，p值则是一个概率值，表示观察到的数据符合正态分布的概率。如果p值大于显著性水平（通常为0.05），则不能拒绝原假设（数据符合正态分布）；如果p值小于显著性水平，则可以拒绝原假设（数据可能不符合正态分布）。

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：

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。