用Python的SciPy库中的shapiro函数进行Shapiro-Wilk正态分布检验的代码

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：

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

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。

python判断股票收益率是否为正态分布

使用Python可以通过统计学方法判断股票收益率是否符合正态分布。以下是一些常见的方法：

1. 绘制正态概率图：使用Python的SciPy库中的probplot函数可以绘制正态概率图，通过比较实际数据与理论正态分布之间的差异度量分布的正态性。

2. Shapiro-Wilk正态分布检验：使用Python的SciPy库中的shapiro函数可以进行Shapiro-Wilk正态分布检验，检验结果显示，p值越接近于1则越符合正态分布。

3. 离差值分析法：根据离差值分析法的原理，将收益率进行排序后计算样本均值、极差、标准差和偏态系数等统计量，若这些统计量分别满足正态分布保证条件，则认为收益率符合正态分布。

总的来说，以上方法都是可以用来判断股票收益率是否为正态分布，但需要根据具体情况选择合适的方法。