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，可以使用scipy库来进行正态性检验。scipy库中的stats模块提供了一些函数，其中包括正态性检验函数。

常用的正态性检验方法包括Kolmogorov-Smirnov检验(KS检验)和Shapiro-Wilk检验。

下面是一个示例代码，演示如何使用scipy库进行正态性检验：

import scipy.stats as stats

# 样本数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 使用Kolmogorov-Smirnov检验
ks_statistic, ks_p_value = stats.kstest(data, 'norm')
print("Kolmogorov-Smirnov检验结果：")
print("统计量：", ks_statistic)
print("p值：", ks_p_value)

# 使用Shapiro-Wilk检验
shapiro_statistic, shapiro_p_value = stats.shapiro(data)
print("\nShapiro-Wilk检验结果：")
print("统计量：", shapiro_statistic)
print("p值：", shapiro_p_value)

在上面的示例代码中，我们使用了一个包含10个数据点的样本数据作为例子。首先，我们使用了`stats.kstest()`函数进行Kolmogorov-Smirnov检验，然后打印出了统计量和p值。接着，我们使用了`stats.shapiro()`函数进行Shapiro-Wilk检验，并打印出了相应的统计量和p值。

你可以根据自己的数据来替换`data`变量，进行正态性检验。根据检验结果中的p值，可以判断数据是否服从正态分布。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即数据不服从正态分布；否则，不能拒绝原假设，即数据可能服从正态分布。