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。