python 检验样本是否服从二项分布

可以使用scipy库中的binom_test方法来检验一个样本是否服从二项分布。具体地，我们可以先通过样本计算出成功的次数和总试验次数，然后使用binom_test方法来计算p-value，如果p-value小于显著性水平，则可以拒绝原假设，认为该样本不服从二项分布。下面是一个使用binom_test方法检验样本是否服从二项分布的例子：

from scipy.stats import binom_test

# 假设观测到了25次成功，总共进行了50次试验
x = 25
n = 50

# 假设比例为0.5
p0 = 0.5

# 计算p-value
p_value = binom_test(x, n, p=p0)

# 输出p-value
print(p_value)

在上面的例子中，如果p-value小于显著性水平，就可以拒绝原假设，认为该样本不服从二项分布。需要注意的一点是，样本大小应该足够大，才能够用二项分布来近似描述样本。具体地，样本中成功的次数和失败的次数都应该大于等于10。

相关问题

python检验是否服从正态分布

根据引用中的代码和结果，我们可以看到采用KS检验来检验数据是否服从正态分布的p值为0.7749，大于0.05的显著性水平，因此我们不能拒绝原假设。此外，引用中的代码也使用了三种统计检验方法（KS检验、normaltest和shapiro）来检验生成的样本是否服从正态分布。你可以根据自己的数据使用这些方法进行检验。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python正态性检验：检验数据是否服从正态分布](https://blog.csdn.net/shiyuzuxiaqianli/article/details/118060492)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python判断一组数据是否服从正态分布](https://blog.csdn.net/weixin_45063703/article/details/122379055)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [Python检验样本是否服从正态分布](https://blog.csdn.net/tszupup/article/details/108432814)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

正太分布检验 实例 python

正太分布检验是用来检验一个样本是否服从正态分布的统计方法，一般用于连续型的数据。Python中可以使用scipy库中的stats模块来进行正太分布检验。下面以一个实例来说明如何用Python进行正太分布检验。

假设我们有一个数据集，包含100个身高数据。我们想要检验这个数据集是否服从正态分布。首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
from scipy import stats

然后，我们生成一个样本数据集：

# 生成100个正态分布的随机数
np.random.seed(0)
samples = np.random.normal(loc=170, scale=5, size=100)

假设我们希望检验的显著水平为0.05，可以使用scipy库中的正态分布检验函数进行检验：

# 进行正太分布检验
p_value = stats.normaltest(samples)[1]

检验结果的p值可以用来判断样本是否服从正态分布。通常情况下，如果p值小于显著水平（如0.05），则可以拒绝原假设，即认为样本不服从正态分布。如果p值大于显著水平，则不拒绝原假设，即认为样本服从正态分布。

# 判断样本是否服从正态分布
if p_value < 0.05:
    print("样本不服从正态分布")
else:
    print("样本服从正态分布")

这就是用Python进行正太分布检验的一个实例。通过导入必要的库，生成样本数据，使用scipy库中的正态分布检验函数进行检验，可以判断样本是否服从正态分布。