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。