在python中做正态性检验示例 - 行业资讯 - 肥雀云

利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验,它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。

<强>直方图初判:直方图+密度线

QQ图判断:(s_r。指数- 0.5)/len (s_r) p (i)=(i - 0.5)/n分位数与价值值作图

<>强排序

　　　　　　年代。sort_values(=凹壑怠?原地=True) 　　s_r=s.reset_index(删除=False) 　　　　

<>强分位数:

　　　　　　s_r (“p”)=(s_r。指数- 0.5)/len (s_r) 　　s_r[‘问’]=(s_r(“价值”)-意味着)/性病　　print (s_r.head ()) 　　#计算百分位的数　　#计算q值　　　　ax3=fig.add_subplot (3、1, 3) 　　ax3.plot (s_r (“p”), s_r(“价值”),“k”,α=0.5,线宽=3) 　　　　圣=s(“价值”).describe () 　　(x1, y1)=0.25,圣(“25%”) 　　x2, y2=0.75、圣(“75%”) 　　ax3。情节((x1, x2), (y1, y2) - r,线宽=3) 　　　　　　　　#直接用算法做KS检验　　　　从scipy导入数据　　统计数据。键糟(df(“价值”),“规范”,(u,性病)) 　　#结果返回两个值:统计→D值,pvalue→P值　　# p值大于0.05,很可能为正态分布　　“‘ 　　之前　　　　

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