python的正态性检验

在Python中，我们可以使用scipy库中的stats模块来进行正态性检验。常用的正态性检验函数包括Shapiro-Wilk测试、K-S测试、正态性测试和Anderson-Darling测试。

1. Shapiro-Wilk测试：该测试用于检验数据是否来自正态分布。使用scipy.stats.shapiro()函数来实现，返回的结果中的第一个值为统计值，第二个值为p值。

2. K-S测试：Kolmogorov-Smirnov测试广泛应用于检验两个分布是否一致，也可以用于检验数据是否来自正态分布。使用scipy.stats.kstest()函数来实现，返回的结果中的第一个值为统计值，第二个值为p值。

3. 正态性测试：该测试结合了偏度和峰度的考虑，用于检验数据是否来自正态分布。使用scipy.stats.normaltest()函数来实现，返回的结果中的第一个值为统计值，第二个值为p值。

4. Anderson-Darling测试：该测试用于检验数据是否来自正态分布，并返回一组统计量。使用scipy.stats.anderson()函数来实现，返回的结果中的第一个值为统计值，第二个值为临界值，第三个值为p值。

以下是一段示例代码，用于展示如何进行正态性检验：

import numpy as np
from scipy import stats

b = np.linspace(0, 10, 100) # 示例数据

s, p = stats.shapiro(b)
print("Shapiro-Wilk测试结果:", s, p)

s, p = stats.kstest(b, 'norm')
print("K-S测试结果:", s, p)

s, p = stats.normaltest(b)
print("正态性测试结果:", s, p)

s, c, p = stats.anderson(b, dist='norm')
print("Anderson-Darling测试结果:", s, c, p)