在做数据分析或者统计的时候，经常需要进行数据正态性的检验，因为很多假设都是基于正态分布的基础之上的，例如：T检验。在Python中，主要有以下检验正态性的方法：1. scipy.stats.shapiro —— Shapiro-Wilk test，属于专门用来做正态性检验的模块，其原假设：样本数据符合正态分布。注：适用于小样本。其函数定位为：def shapiro(x):
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2023-07-05 13:37:07
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# 验证数据是否符合正态分布的步骤
在数据分析和统计建模中，验证数据是否符合正态分布是一个常见的任务。通过验证数据的正态性，我们可以进一步选择合适的统计方法和模型。
下面我将告诉你如何使用Python验证数据是否符合正态分布，并展示每一步需要做什么。
## 步骤概览
以下是验证数据是否符合正态分布的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. | 收集数据 |
原创
2023-11-18 16:01:56
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一、简介 前面我详细介绍了关于机器学习的归一化和反归一化以及表格数据在机器学习中的输入格式问题： 一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题 【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（
正态分布（Normal Distribution）1、正态分布是一种连续分布，其函数可以在实线上的任何地方取值。2、正态分布由两个参数描述：分布的平均值μ和方差σ2 。3、正态分布的取值可以从负无穷到正无穷。3、Z-score 是非标准正态分布标准化后的x 即 z = （x−μ） / σ#显示标准正态分布曲线图1 import numpy as np
2 import scipy.stats a
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2023-05-27 16:45:37
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定义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。常用的正态性检验方法有正态概率纸法、夏皮罗一威尔克检验法(Shapiro-Wilktest)，科尔莫戈罗夫检验法，偏度-峰度检验法等。在数据分析过程中，数据的不同分布形态将直接影响数据分析策略的选择。因此，对数据分布形态的判定是非常重要内容。常见的数据分布形态有正态分布、均匀分布、指数分布
1. 正态分布（1）概念 正态分布（英语：normal distribution）又名高斯分布（英语：Gaussian distribution），是一个非常常见的连续概率分布。则其概率密度函数为  
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2024-01-03 10:17:57
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正态分布（连续随机分布）¶连续变量取某个值时，概率近似为0，因为值不固定，可以无限细分连续变量是随机变量在某个区间内取值的概率，此时的概率函数叫做概率密度函数。世界上绝大部分的分布都属于正态分布，人的身高体重、考试成绩、降雨量等都近似服从。正态分布概率密度函数：f(x)=$\cfrac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}$e$\frac{^{-{(x-u)^2}}}{2\sigma^2}$
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2023-08-15 14:51:46
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在python中做正态性检验示例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。直方图初判 ：直方图 + 密度线QQ图判断：(s_r.index - 0.5)/len(s_r) p(i)=(i-0.5)/n 分 位数与value值作图排序s.sort_values(by = 'value',inplace = True)
s_r = s.r
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2023-07-31 18:28:27
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Python特征分析-正态性检验正态性检验引入库直方图初判QQ图判断创建数据->计算均值、方差、百分位数、1/4\，2/4位数绘制数据分布图、直方图、QQ图KS检验理论推导直接用算法做KS检验 正态性检验介绍：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。 方法：直方图初判 、 QQ图判断、 K-S检验引入库import matp
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2023-08-04 21:15:57
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对数据进行建模处理时，常需要进行数据分布检验。importnumpy as npfrom scipy importstatsa= np.random.normal(0,1,50)'''输出结果中第一个为统计量，第二个为P值（统计量越接近1越表明数据和正态分布拟合的好，P值大于指定的显著性水平，接受原假设，认为样本来自服从正态分布的总体）'''print(stats.shapiro(a))'''输出
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2023-11-05 12:09:30
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正态分布概率密度 实现以均值为4、方差为0.64，随机变量为3计算概率密度：# 用于数值计算的库
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy as sp
from scipy import stats
# 用于绘图的库
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
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2023-07-10 11:29:15
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在对数据建模前，很多时候我们需要对数据做正态性检验，进而通过检验结果确定下一步的分析方案。下面介绍 Python 中常用的几种正态性检验方法：
scipy.stats.kstestkstest 是一个很强大的检验模块，除了正态性检验，还能检验 scipy.stats 中的其他数据分布类型kstest(rvs, cdf, args=(), N=20, alternative=’two_sided’,
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2023-07-11 10:32:47
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均值和方差未知的多元正态分布的后验Multivariate normal with unknown mean and variance从后验分布中采样均值mu和方差Sigma 1. 均值和方差未知的多元正态分布的后验（Multivariate normal with unknown mean and variance）假设有N个观测值{xi|i=1,2,...,N}，且服从均值为μ方差为Σ的多元
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2023-08-24 23:48:18
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在纯python环境中使用processing的实时画图功能processing的实时画图功能是很强大的，他提供了最便捷简洁的画图函数，是强大的可视化工具。但是这样的工具也是存在问题的，那就是无法在一般的python环境中使用processing。经过了各种探索，我终于找到了在本地最便捷的从一般python环境中调用processing进行动态可视化的方法，那就在一般的python程序中通过本地网
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2024-06-12 17:13:09
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# 使用R语言验证边缘分布均为标准正态分布
在统计学中，边缘分布是多维随机变量的单变量分布。在许多应用中，我们希望检验数据是否遵循正态分布，特别是在进行统计推断时。这篇文章将介绍如何使用R语言通过图形方法验证边缘分布的标准正态性，同时也包含一个关于项目时间安排的甘特图。
## 为什么检验边缘分布？
在多维数据分析中，理解每个变量的边缘分布是很重要的。边缘分布的标准正态性可以通过各种方法进行验
原创
2024-08-19 07:27:22
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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Apr 22 09:09:05 2019@author: Administrator
"""import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#% matplotlib inline
s = pd.DataF
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2023-11-06 15:40:28
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本次的正态分布检验的数据描述为What’s Normal? – Temperature, Gender, and Heart Rate中的数据，其中数据源中包含体温、性别和心率三个数据。这次我们选择文章中的一个问题来实现，即样本的中的体温是否符合正态分布。正态性检验通过样本数据来判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验。以下的数据为了方便起见，data.txt中只包含了体温一列。1、通过直方图
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2023-07-14 23:12:36
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作者 | Farhad Malik译者 | Monanfei责编 | 夕颜为什么正态分布如此特殊？为什么大量数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布进行讨论？我决定写一篇文章，用一种简单易懂的方式来介绍正态分布。在机器学习的世界中，以概率分布为核心的研究大都聚焦于正态分布。本文将阐述正态分布的概率，并解释它的应用为何如此的广泛，尤其是在数据科学和机器学习领域，它几乎无处不在。我将会从基础概念出发，解
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2024-05-20 17:56:41
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最近在学习tensorflow,发现tensorflow有许多API，而且有一些API都是实现同一种功能的，但是可以采用的API有很多种。为此在看的时候也做一些记录，方便自己以后复习。不同的API具有的扩展功能也不同 在看代码的时候发现建模的会有随机数生成的函数，发现一共有三种不同的生成方式，接下来举几个例子来验证下自己的tf.random_normal()tf.random_no
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2023-07-08 18:12:33
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正态分布（Normal distribution）又成为高斯分布（Gaussian distribution）若随机变量X服从一个数学期望为、标准方差为的高斯分布，记为：则其概率密度函数为：正态分布的期望值决定了其位置，其标准差决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是的正态分布：概率密度函数代码实现：# Python实现正态分布
# 绘制正态分布
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2023-06-30 22:40:12
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