如何在Python中执行正态分布拟合优度检验？

在Python中，你可以使用`scipy.stats`库来进行正态分布的拟合优度检验。以下是一个简单的步骤：

1. 首先，确保你已经安装了`scipy`库，如果没有，可以使用pip安装：`pip install scipy`

2. 导入需要的模块：

import numpy as np
from scipy import stats

3. 获取你要分析的数据集，假设数据存储在一个名为`data`的列表或数组中。

4. 对数据进行正态化处理，如果数据未经调整，可能需要先转换成近似正态的形式，比如使用z-score标准化（μ=0，σ=1）：

data = (data - data.mean()) / data.std()

5. 使用`stats.normaltest()`函数进行Kolmogorov-Smirnov检验，这个测试会返回两个值：一个是统计量D，另一个是p-value。如果p-value大于某个显著性水平（如0.05），则拒绝原假设（即数据不是从正态分布生成的）：

statistic, p_value = stats.normaltest(data)

6. 判断结果：
- 如果`p_value > 0.05`，我们通常接受正态分布的假设。
- 如果`p_value <= 0.05`，我们可以认为数据不符合正态分布。

7. 结果的解读：
- `statistic`反映了数据与正态分布的偏离程度。
- 可以结合`p_value`和领域知识决定是否对数据分布有异常情况进行进一步探究。