杨-博克斯检验 python
时间: 2023-10-31 21:56:01 浏览: 49
杨-博克斯检验(Box-Cox test)是一种用于检验数据是否服从正态分布的统计方法。在python中,可以使用scipy库的stats模块中的boxcox函数来进行杨-博克斯检验。首先导入所需的库,包括numpy、pandas、seaborn和matplotlib.pyplot。
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
然后,可以使用boxcox函数来进行杨-博克斯变换。这个函数接受一个一维数组作为输入,并返回一个包含变换后数据以及变换参数的元组。变换参数可以用来反变换数据。
data = np.random.rand(1000) # 假设这是你的数据
transformed_data, lambda_ = stats.boxcox(data)
在这个例子中,我们使用了一个随机生成的数据数组data,并将其通过boxcox函数进行了杨-博克斯变换。变换后的数据保存在transformed_data中,变换参数保存在lambda_中。
最后,可以使用seaborn和matplotlib.pyplot库来可视化变换前后的数据分布。
sns.histplot(data, kde=True)
plt.title('Original Data')
plt.show()
sns.histplot(transformed_data, kde=True)
plt.title('Transformed Data')
plt.show()
这样,你就可以使用python中的杨-博克斯检验来对数据进行正态性的检验和转换了。