python 如何判斷一組資料是否符合正態分佈

正態分佈

判斷方法有畫圖/k-s檢驗

畫圖:

#匯入模組

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#構造一組隨機資料
s = pd.dataframe(np.random.randn(
1000)+
10,columns =
['value'])
#畫散點圖和直方圖
fig = plt.figure(figsize =(10
,6))
ax1 = fig.add_subplot(2,
1,1)
# 建立子圖1
ax1.scatter(s.index, s.values)
plt.grid(
)ax2 = fig.add_subplot(2,
1,2)
# 建立子圖2
s.hist(bins=
30,alpha =
0.5,ax = ax2)
s.plot(kind =
'kde'
, secondary_y=
true
,ax = ax2)
plt.grid(
)

使用ks檢驗：

'''

'''#匯入scipy模組
from scipy import stats
"""kstest方法：ks檢驗，引數分別是：待檢驗的資料，檢驗方法（這裡設定成norm正態分佈），均值與標準差
結果返回兩個值：statistic → d值，pvalue → p值
p值大於0.05，為正態分佈
h0:樣本符合  
h1:樣本不符合 
如何p>0.05接受h0 ,反之 
"""u = s[
'value'
].mean(
)# 計算均值
std = s[
'value'
].std(
)# 計算標準差
stats.kstest(s[
'value'],
'norm'
,(u, std)
)

python 如何判斷一組資料是否符合正態分佈

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