scipy.stats.kstest

时间: 2023-04-24 13:02:59 浏览: 441
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Python数据正态性检验实现过程

scipy.stats.kstest是一个用于执行Kolmogorov-Smirnov检验的函数。该函数用于检验一个样本是否符合一个给定的概率分布。Kolmogorov-Smirnov检验是一种非参数检验方法，它不需要对数据的分布做出任何假设。该函数返回两个值：统计量和p值。统计量是一个测量样本与给定分布之间的距离的值，p值是一个测量样本是否符合给定分布的概率值。如果p值小于显著性水平，则可以拒绝原假设，即样本不符合给定分布。
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import numpy as np import pandas as pd from scipy.stats import kstest #from sklearn import preprocessing # get a column from dataframe def select_data(data, ny): yName = data.columns[ny] Y = data[yName] return Y # see which feature is normally dis请一行一行的解释代码

这一行代码从 scipy.stats 库中导入了 kstest 函数。scipy.stats 是 Python 中用于统计分析的库，提供了丰富的概率分布、随机变量、假设检验、统计描述等功能。 # from sklearn import preprocessing 这一行代码是...

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帮我改写下面的代码，是其结果不变但是表达方式不同：# 2、人体的温度是否服从正态分布? #分别用kstest、shapiro、normaltest来验证分布系数 from scipy import stats ks_test = stats.kstest(file['Temperature'], 'norm') shapiro_test = stats.shapiro(file['Temperature']) normaltest_test = stats.normaltest(file['Temperature'],axis=0) print('ks_test:',ks_test) print('shapiro_test:',shapiro_test) print('normaltest_test:',normaltest_test) # 绘制拟合正态分布曲线 Temperature = file['Temperature'] plt.figure() Temperature.plot(kind = 'kde') #原始数据的正态分布 M_S = stats.norm.fit(Temperature) #正态分布拟合的平均值loc，标准差 scale normalDistribution = stats.norm(M_S[0], M_S[1]) # 绘制拟合的正态分布图 x = np.linspace(normalDistribution.ppf(0.01), normalDistribution.ppf(0.99), 100) plt.plot(x, normalDistribution.pdf(x), c='orange') plt.xlabel('Temperature about Person') plt.title('Temperature on NormalDistribution', size=20) plt.legend(['Temperature', 'NormDistribution'])

ks_statistic, ks_pvalue = stats.kstest(file['Temperature'], 'norm') print('ks_statistic:', ks_statistic) print('ks_pvalue:', ks_pvalue) # 使用 shapiro 进行分布检验 shapiro_statistic, shapiro_pvalue =...

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stats.kstest()函数中的第一个参数x是待检验的样本数据，第二个参数'norm'表示假设样本来自于正态分布。如果返回值的第二个元素p-value小于显著性水平（默认为0.05），则拒绝原假设，即认为样本不来自于正态分布。...

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