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.reset_index(drop=False)分位数：
s_r['p'] = (s_r.index - 0.5)/len(s_r)
s_r['q'] = (s_r['value'] - mean) / std
print(s_r.head())
# 计算百分位数
# 计算q值
ax3 = fig.add_subplot(3,1,3)
ax3.plot(s_r['p'],s_r['value'],'k',alpha=0.5,linewidth = 3)
st = s['value'].describe()
x1 ,y1 = 0.25, st['25%']
x2 ,y2 = 0.75, st['75%']
ax3.plot([x1,x2],[y1,y2],'-r',linewidth = 3)
# 直接用算法做KS检验
from scipy import stats
stats.kstest(df['value'], 'norm', (u, std))
# 结果返回两个值：statistic → D值，pvalue → P值
# p值大于0.05，很可能为正态分布
'''以上这篇在python中做正态性检验示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。
时间： 2019-12-08
1.正态分布简介 正态分布(normal distribtution)又叫做高斯分布(Gaussian distribution),是一个非常重要也非常常见的连续概率分布.正态分布大家也都非常熟悉,下面做一些简单的介绍. 假设随机变量XX服从一个位置参数为μμ.尺度参数为σσ的正态分布,则可以记为: 而概率密度函数为 2.在python中画正态分布直方图 先直接上代码 import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplot
Python说来简单也简单,但是也不简单,尤其是再跟高数结合起来的时候... 正态分布(Normaldistribution),也称"常态分布",又名高斯分布(Gaussiandistribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质.是一个在数学.物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力. 正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人
正态分布和置信区间 正态分布(Normal Distribution)又叫高斯分布,是一种非常重要的概率分布.其概率密度函数的数学表达如下: 置信区间是对该区间能包含未知参数的可置信的程度的描述. 使用SciPy求解置信区间 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats N = 10000 x = np.random.normal(0, 1, N) # ddof取值为1是因为在统计学中样本的标
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前言 大家应该都有所了解,下面就简单介绍下Numpy,NumPy(Numerical Python)是一个用于科学计算第三方的Python包. NumPy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型.矢量处理,以及精密的运算库.专为进行严格的数字处理而产生.下面本文将详细介绍关于python中numpy包使用教程之数组和相关操作的相关内容,下面话不多说,来一起看看详细的介绍: 一.数组简介 Numpy中,最重要的数据结构是:多维数组类型(numpy.ndarray) ndarray由两部分组成
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