python 检验是否是二项分布

可以使用scipy库中的binom_test方法来检验一个随机变量是否服从二项分布。binom_test方法的输入参数包括观测值、总体比例和假设比例，返回值是一个p-value，如果p-value小于显著性水平，则可以拒绝原假设，认为该随机变量不服从二项分布。下面是一个使用binom_test方法检验随机变量是否服从二项分布的例子：

from scipy.stats import binom_test

# 假设观测到了100次成功，总共进行了200次试验
x = 100
n = 200

# 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，认为该随机变量不服从二项分布。

相关问题

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。

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 ]