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%"]
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