正态分布检验python

在Python中，你可以使用SciPy库中的stats模块来进行正态分布检验。具体而言，可以使用`scipy.stats.normaltest`函数来实现。

下面是一个示例代码，展示了如何进行正态分布检验：

from scipy import stats
import numpy as np

# 生成一组随机样本数据
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)

# 进行正态分布检验
statistic, p_value = stats.normaltest(data)

# 打印检验结果
print("Statistic:", statistic)
print("p-value:", p_value)

# 判断是否服从正态分布
alpha = 0.05
if p_value < alpha:
    print("数据不服从正态分布")
else:
    print("数据服从正态分布")

在上述代码中，我们通过生成一组随机样本数据，并使用`stats.normaltest`函数对数据进行正态分布检验。返回的统计量和p值可以用于判断数据是否服从正态分布。通常情况下，如果p值小于设定的显著性水平（例如0.05），则可以拒绝原假设，即数据不服从正态分布。

请注意，这只是一种常用的正态分布检验方法之一。在实际应用中，还有其他方法可供选择，如Shapiro-Wilk检验等。选择合适的方法取决于你的具体需求和数据特征。