皮马印第安人糖尿病Kolmogorov-Smirnov检验bmi正态性代码

以下是使用Python实现的皮马印第安人糖尿病数据集中BMI是否符合正态分布的Kolmogorov-Smirnov检验代码：

import numpy as np
from scipy.stats import kstest
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('pima-indians-diabetes.csv')

# 提取BMI数据
bmi = data['BMI'].values

# 计算平均值和标准差
mean = np.mean(bmi)
std = np.std(bmi)

# 使用Kolmogorov-Smirnov检验
D, p = kstest((bmi - mean) / std, 'norm')
alpha = 0.05
if p < alpha:
    print('BMI不符合正态分布')
else:
    print('BMI符合正态分布')

在上述代码中，我们首先从文件中读取皮马印第安人糖尿病数据集，然后提取出BMI数据。接着，我们计算了BMI的平均值和标准差，并将数据标准化后使用Kolmogorov-Smirnov检验进行正态性检验。最后，我们根据p值和设定的显著性水平alpha来判断BMI是否符合正态分布。

相关问题

python 实现Kolmogorov-Smirnov 方法做正态分布检验

您好！关于您的问题，我可以回答。您可以使用 Python 的 SciPy 模块中的 kstest() 函数来进行 Kolmogorov-Smirnov 正态分布检验。具体实现方法可以参考以下代码：

import numpy as np
from scipy.stats import norm, kstest

data = np.random.normal(size=1000)  # 随机生成 1000 个符合正态分布的样本
stat, p = kstest(data, norm.cdf)  # 进行 KS 检验
print("Stat = {:.4f}, p-value = {:.4f}".format(stat, p))

其中，norm.cdf 代表正态分布的累积分布函数。返回值中的 stat 表示 KS 统计量，p 代表对应的 p-value。

希望能够帮到您！如果您有其他问题，欢迎随时提出。

Kolmogorov-Smirnov检验正态分布

Kolmogorov-Smirnov检验可以用于检验一个样本是否符合正态分布。在进行Kolmogorov-Smirnov检验时，我们将样本的累计分布函数与正态分布的累计分布函数进行比较，通过计算两者之间的最大差值来判断是否存在显著性差异。如果最大差值小于临界值，则接受原假设，即样本符合正态分布；如果最大差值大于临界值，则拒绝原假设，即样本不符合正态分布。\[3\]

需要注意的是，Kolmogorov-Smirnov检验是一种非参数检验方法，不需要事先知道数据的分布情况。因此，在样本量较小的情况下，Kolmogorov-Smirnov检验是一种常用的方法来分析样本是否符合正态分布。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [KS-检验（Kolmogorov-Smirnov test） -- 检验数据是否符合某种分布](https://blog.csdn.net/weixin_33849215/article/details/85816750)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Kolmogorov–Smirnov test](https://blog.csdn.net/fireblue1990/article/details/51136277)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]