python正态分布检验算法

Python中有多种正态分布检验算法，其中包括Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验、Anderson-Darling检验和D’Agostino’s K-squared Test等。这些算法可以用于检验数据是否符合正态分布，以及确定数据是否来自于特定的分布。其中，Anderson-Darling检验和D’Agostino’s K-squared Test是比较常用的正态分布检验算法。

Anderson-Darling检验是一种基于样本的统计量的正态分布检验方法，它可以检验数据是否来自于正态分布或其他特定分布。该方法的原理是将样本数据与理论分布进行比较，计算出一个统计量，然后根据该统计量和临界值的大小来判断样本数据是否符合正态分布或其他特定分布。

D’Agostino’s K-squared Test是一种基于偏态和峰态的正态分布检验方法，它可以检验数据是否来自于正态分布。该方法的原理是计算出偏态和峰态的值，然后根据这些值计算出一个统计量，最后根据该统计量和临界值的大小来判断样本数据是否符合正态分布。

在Python中，可以使用SciPy库中的stats模块来实现这些正态分布检验算法。具体实现方法可以参考上述引用中的代码示例。

相关问题

离群点检测正态分布python

在Python中，可以使用Scikit-learn库中的LocalOutlierFactor算法进行离群点检测。该算法基于局部密度来判断点是否为离群点，并且可以处理高维数据和非线性数据。

下面是一个使用LocalOutlierFactor算法进行离群点检测的示例代码：

from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor
import numpy as np

# 创建一些随机数据，其中有一些离群点
np.random.seed(42)
X = 0.3 * np.random.randn(100, 2)
X_outliers = np.random.uniform(low=-4, high=4, size=(20, 2))
X = np.vstack([X, X_outliers])

# 使用LocalOutlierFactor算法进行离群点检测
clf = LocalOutlierFactor(n_neighbors=20)
y_pred = clf.fit_predict(X)

# 绘制结果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.title("Local Outlier Factor (LOF)")
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], color='k', s=3., label='Data points')
plt.scatter(X[y_pred == -1, 0], X[y_pred == -1, 1], color='r', s=30., label='Outliers')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

在上面的代码中，我们首先创建了一些随机数据，其中包含一些离群点。然后使用LocalOutlierFactor算法进行离群点检测，最后绘制出结果。在结果中，离群点被标记为红色。

服务器将每个监测参数5分钟内的采样数据采用正态分布算法（取90%）

正态分布算法通常用于评估数据集是否接近正态分布，但这与您提到的"服务器将每个监测参数5分钟内的采样数据采用正态分布算法(取90%) "可能不是一个直接的操作过程。通常情况下，我们不会直接用正态分布来分析实时数据，而是可能会：

1. **收集数据**：首先，从服务器获取5分钟内每个监测参数的采样数据。

# 假设data是存储采样的DataFrame
data = fetch_monitoring_data(period=5 * 60)

2. **数据清洗**：确保数据质量，如去除缺失值或异常值。

data = data.dropna()

3. **数据转换**：如果数据非正态分布，可能需要对其进行转换，比如通过log变换使数据更符合正态分布。

from scipy.stats import norm

data['transformed'] = np.log(data['parameter'])

4. **正态性检验**：使用库（如scipy的`shapiro`或`normaltest`）测试数据是否接近正态分布。

from scipy.stats import shapiro

statistic, p_value = shapiro(data['transformed'])
print(f"Distribution test statistic: {statistic}, p-value: {p_value}")

如果`p_value > 0.05`，我们可以认为数据接近正态分布（通常阈值设定为0.05），但实际应用中，这只是一个初步判断，可能还需要结合业务背景和其他统计方法。

5. **基于90%的数据**：如果目的是确定90%的数据范围，可以使用四分位数范围（IQR）或其他方法，而不是直接依赖正态分布。

Q1 = data['transformed'].quantile(0.25)
Q3 = data['transformed'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1

lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR