python jb正态性检验
时间: 2023-09-06 15:08:28 浏览: 285
在Python中,可以使用SciPy库的stats模块来进行正态性检验。其中,jbtest函数可以用于进行Jarque-Bera正态性检验。
下面是一个示例代码,演示如何使用jbtest函数进行正态性检验:
```python
from scipy import stats
# 样本数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 进行Jarque-Bera正态性检验
jb_stat, p_value = stats.jarque_bera(data)
# 输出检验统计量和p值
print("Jarque-Bera Statistic:", jb_stat)
print("p-value:", p_value)
```
在这个示例中,我们使用了一个包含6个数据点的样本数据。通过调用`stats.jarque_bera()`函数,我们可以获取正态性检验的统计量和对应的p值。
请注意,根据正态性检验的结果,如果p值小于设定的显著性水平(通常是0.05),则可以拒绝原假设,即认为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。
希望对你有帮助!如果有任何疑问,请随时问我。