python 正态检验

Python中可以使用SciPy库的`stats`模块进行正态检验。正态检验是用来检查一个数据集是否来自正态分布的统计方法。

下面是一个示例代码，演示如何在Python中进行正态检验：

from scipy import stats
import numpy as np

# 生成一个随机的正态分布数据
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)

# 进行正态检验
statistic, pvalue = stats.normaltest(data)

# 输出结果
alpha = 0.05  # 设置显著性水平
print("p-value:", pvalue)
if pvalue < alpha:
    print("数据不服从正态分布")
else:
    print("数据服从正态分布")

在上面的代码中，我们首先使用`numpy`生成了一个包含1000个随机数的正态分布数据集。然后，使用`stats.normaltest()`函数进行正态检验，返回结果中的`pvalue`表示显著性水平。最后，我们设定一个显著性水平（通常为0.05），如果`pvalue`小于显著性水平，则拒绝原假设，即数据不服从正态分布。

请注意，这只是一种常见的正态检验方法之一，还有其他的正态检验方法可供选择，如Shapiro-Wilk检验等。具体使用哪种方法取决于数据集的特点和需求。

相关问题

python正态检验

Python中可以使用不同的方法进行正态性检验。一种常用的方法是使用SciPy库中的stats模块进行正态性检验。你可以使用该模块中的anderson函数来进行正态性检验。该函数返回一个包含统计量、临界值和显著性水平的结果。如果统计量的值小于相应的临界值，则可以接受原假设，即认为样本数据符合正态分布（或给定的其他分布）。

另外，还可以使用其他方法进行正态性检验，如直方图初判、QQ图判断、KS检验等。直方图可以帮助你直观地初步判断数据是否符合正态分布。QQ图则可以通过比较观察值和理论值的分布情况，来进一步判断数据的正态性。而KS检验可以通过计算观察值和理论值之间的最大差异来判断数据的分布是否与正态分布相似。

因此，使用Python进行正态性检验的方法包括：
1. 使用stats模块中的anderson函数进行正态性检验。
2. 使用直方图初判和QQ图判断数据的正态性。
3. 使用KS检验来判断数据的分布是否与正态分布相似。

请根据你的具体需求选择适合的方法进行正态性检验。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python-数据分析-常用检验-1-正态分布检验](https://blog.csdn.net/weixin_52329576/article/details/115766586)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python特征分析-正态性检验](https://blog.csdn.net/qq_42169061/article/details/106070426)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python 正态检验 90%分位数

根据提供的引用内容，没有直接回答问题的信息。但是，我们可以根据引用内容提供一些相关信息来回答问题。

正态检验是一种用于检验数据是否符合正态分布的方法。在Python中，可以使用SciPy库中的normaltest函数进行正态检验。下面是一个示例代码：

from scipy.stats import normaltest
import numpy as np

# 生成一组随机数据
data = np.random.normal(size=1000)

# 进行正态检验
statistic, pvalue = normaltest(data)

# 输出结果
print("Statistic:", statistic)
print("P-value:", pvalue)

在上面的代码中，我们首先使用NumPy库生成了一组包含1000个随机数的数据。然后，我们使用normaltest函数进行正态检验，并将结果存储在statistic和pvalue变量中。最后，我们输出了检验结果。

90%分位数是指将数据按从小到大排序后，第90%的数据所对应的值。在Python中，可以使用numpy库中的percentile函数来计算分位数。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 生成一组随机数据
data = np.random.normal(size=1000)

# 计算90%分位数
percentile = np.percentile(data, 90)

# 输出结果
print("90th percentile:", percentile)

在上面的代码中，我们首先使用NumPy库生成了一组包含1000个随机数的数据。然后，我们使用percentile函数计算了90%分位数，并将结果存储在percentile变量中。最后，我们输出了计算结果。