正态分布检验通常使用SciPy库中的scipy.stats.normaltest函数进行。该函数接收一个数据集，然后返回两个值：统计量（statistic）和p值（p-value）。如果p值小于某个显著性水平（例如0.05），则我们拒绝原假设，即数据不符合正态分布。

正态分布检验是一种统计方法，用于检验数据是否符合正态分布，在Python中，我们可以使用SciPy库中的normaltest函数来进行正态分布检验，以下是详细的步骤和代码：

1、导入所需库

python 正态分布检验python 正态分布检验

import numpy as np
import scipy.stats as stats

2、生成或获取数据

data = np.random.randn(100)  # 生成100个随机数

3、进行正态分布检验

python 正态分布检验python 正态分布检验

k2, p = stats.normaltest(data)

4、输出结果

print("p值： ", p)

5、判断是否符合正态分布

python 正态分布检验python 正态分布检验

alpha = 0.05  # 设置显著性水平
if p < alpha:
    print("数据不符合正态分布")
else:
    print("数据符合正态分布")

将以上代码整合在一起：

import numpy as np
import scipy.stats as stats
生成或获取数据
data = np.random.randn(100)
进行正态分布检验
k2, p = stats.normaltest(data)
输出结果
print("p值： ", p)
判断是否符合正态分布
alpha = 0.05
if p < alpha:
    print("数据不符合正态分布")
else:
    print("数据符合正态分布")
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。