用Python的SciPy库中的shapiro函数进行Shapiro-Wilk正态分布检验的代码
时间: 2023-05-26 14:03:13 浏览: 394
以下是使用Python的SciPy库中的shapiro函数进行Shapiro-Wilk正态分布检验的示例代码:
```python
from scipy.stats import shapiro
# 定义一个样本数据(X)进行正态分布检验
X = [0.22, 0.45, 0.50, 0.60, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7]
# 进行Shapiro-Wilk检验
stat, p = shapiro(X)
# 结果输出
print('stat=%.3f, p=%.3f' % (stat, p))
if p > 0.05:
print('样本数据(X)呈正态分布')
else:
print('样本数据(X)不呈正态分布')
```
该程序会输出Shapiro-Wilk检验的结果,以及样本数据是否呈正态分布。如果p值大于0.05,则认为样本数据呈正态分布,否则认为样本数据不呈正态分布。
相关问题
python 如何进行Kolmogorov-Smirnov、Shapiro-Wilk test
关于Kolmogorov-Smirnov和Shapiro-Wilk检验,Python中有多种实现方式,其中常用的是使用SciPy库中的stats模块。具体步骤如下:
1. 导入所需的库:
```
from scipy import stats
import numpy as np
```
2. 生成两个样本数据:
```
sample1 = np.random.normal(0, 1, 100) # 生成正态分布的样本1
sample2 = np.random.normal(0.5, 1, 100) # 生成正态分布的样本2
```
3. 进行Kolmogorov-Smirnov检验:
```
result_KS = stats.ks_2samp(sample1, sample2)
print(result_KS)
```
输出结果类似于:
```
KstestResult(statistic=0.2, pvalue=0.4476961402252836)
```
4. 进行Shapiro-Wilk检验:
```
result_SW1 = stats.shapiro(sample1)
print(result_SW1)
result_SW2 = stats.shapiro(sample2)
print(result_SW2)
```
输出结果类似于:
```
ShapiroResult(statistic=0.99470245885849, pvalue=0.9380324487686157)
ShapiroResult(statistic=0.9950301051139832, pvalue=0.9749659304618835)
```
若Shapiro-Wilk检验的p-value低于设定的显著性水平,则拒绝原假设(即拒绝样本数据符合正态分布的假设)。在上述结果中,可以发现两个样本p-value均大于0.05,因此无法拒绝原假设,即两个样本数据均符合正态分布的假设。
shapir wilk 正态检验
Shapiro-Wilk 正态性检验是一种用于检验一个数据集是否来自正态分布的统计检验方法。它的原假设是数据集来自正态分布,备择假设是数据集不来自正态分布。
Shapiro-Wilk 正态性检验的检验统计量是 W,它的取值范围在 0 到 1 之间。当 W 的值越接近 1 时,说明数据集越接近于正态分布。在实际应用中,通常将 W 与一个显著性水平进行比较,例如 0.05。如果 W 的值小于显著性水平,就可以拒绝原假设,即认为数据集不来自正态分布。
在 Python 中,可以使用 Scipy 库中的 `shapiro` 函数来执行 Shapiro-Wilk 正态性检验。该函数的输入参数为一个一维数组,表示要检验的数据集。函数的输出结果包括检验统计量 W 和 p 值,通常我们只需要关注 p 值,如果 p 值小于显著性水平,就可以拒绝原假设,认为数据集不来自正态分布。