Python中Shapiro-Wilk与K-S检验:数据正态性验证详解

3 下载量 66 浏览量 更新于2024-08-30 收藏 66KB PDF 举报
在Python的数据分析和统计过程中,正态性检验是一项关键步骤,因为它确保了许多统计方法的有效性和假设成立。正态分布假设在诸如T检验这样的统计检验中至关重要。本文将介绍两种常用的Python库中的正态性检验方法:Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验。 1. **Shapiro-Wilk检验**(scipy.stats.shapiro) - 这是Python中的Shapiro-Wilk正态性检验函数,专为检测样本数据是否符合正态分布设计。Shapiro-Wilk检验假设样本来自正态分布,特别适合于小样本数据。 - 函数原型为`shapiro(x)`,其中`x`是样本值序列。函数返回两个值:检验统计量`W`,衡量数据与正态分布的拟合程度;以及`p-value`,即假设检验的P值。若`p-value`大于预设的显著性水平(如0.05),则通常接受数据正态分布的原假设。 2. **Kolmogorov-Smirnov检验**(scipy.stats.kstest) - scipy.stats.kstest提供了更广泛的功能,不仅限于正态性检验,还可以用于检查多个分布的拟合情况。它的原假设也是数据符合某种已知分布,包括正态分布。 - 函数定义为`kstest(rvs, cdf, args=(), N=20, alternative='two-sided', mode='approx')`。`rvs`是观测到的数据,`cdf`是理论累积分布函数,`args`是额外参数,`N`是用于近似计算的点的数量,`alternative`是备择假设(默认为双侧),`mode`决定了计算方法(默认为近似)。 使用这些函数时,首先要确保数据预处理正确,例如清洗、缺失值处理和转换(如有需要)。然后,根据具体需求选择合适的检验方法,例如,如果只需要验证正态性且样本较小,Shapiro-Wilk更为适用;若需要更通用的分布检验或更大的样本量,Kolmogorov-Smirnov检验可能更为合适。此外,根据P值的结果,判断是否接受正态性假设,并根据检验结果调整后续的分析计划或模型选择。在实际应用中,结合业务背景和专业知识综合考虑,对数据的正态性进行合理评估是十分重要的。