python 正态分布检验

在 Python 中，可以使用 SciPy 库中的 `normaltest` 函数进行正态分布检验。该函数的返回值包括两个值：统计量和 p 值。若 p 值小于显著性水平（通常为 0.05），则拒绝原假设，即数据不服从正态分布。

以下是一个示例代码：

from scipy.stats import normaltest
import numpy as np

data = np.random.normal(size=100)  # 生成 100 个正态分布的随机数
statistic, p_value = normaltest(data)
print("Statistic:", statistic)
print("P-value:", p_value)
if p_value < 0.05:
    print("The data does not follow a normal distribution.")
else:
    print("The data follows a normal distribution.")

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python正态分布检验

在 Python 中，可以使用 `scipy.stats` 库中的 `normaltest` 函数对数据进行正态分布检验。该函数的返回值包含两个值：检验统计量和 p 值。若 p 值小于显著性水平（通常为 0.05），则拒绝原假设，即数据不服从正态分布。

以下是一个示例代码：

from scipy import stats
import numpy as np

# 生成 100 个随机数
data = np.random.normal(0, 1, 100)

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

# 输出检验结果
print("检验统计量：", statistic)
print("p 值：", p_value)
if p_value < 0.05:
    print("数据不服从正态分布")
else:
    print("数据服从正态分布")

上述代码中，我们使用 `np.random.normal` 生成了 100 个均值为 0，标准差为 1 的随机数，并使用 `stats.normaltest` 函数进行正态分布检验。最后根据 p 值判断数据是否服从正态分布。

python正态分布检验代码

在Python中，可以使用SciPy库中的`norm`模块来进行正态分布检验。以下是一个简单的示例代码，用于检验一组数据是否符合正态分布：

import numpy as np
from scipy import stats

# 假设我们有一组数据
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)

# 使用正态性检验函数进行检验
z_stat, p_value = stats.normaltest(data)

# 输出检验结果
print("Z统计量：", z_stat)
print("p值：", p_value)

# 如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设（数据符合正态分布），否则不能拒绝原假设。
if p_value > 0.05:
    print("数据符合正态分布")
else:
    print("数据可能不符合正态分布")

这个代码使用`normaltest`函数来进行正态性检验，它会返回一个包含Z统计量和p值的元组。Z统计量是对数据的观察值和理论的正态分布之间差异的一个度量，p值则是一个概率值，表示观察到的数据符合正态分布的概率。如果p值大于显著性水平（通常为0.05），则不能拒绝原假设（数据符合正态分布）；如果p值小于显著性水平，则可以拒绝原假设（数据可能不符合正态分布）。