Java 正态性检验实现步骤
流程图
flowchart TD
A[开始] --> B[导入所需的类库]
B --> C[定义数据集]
C --> D[计算均值]
D --> E[计算方差]
E --> F[计算标准差]
F --> G[进行正态性检验]
G --> H[判断结果]
H --> I[结束]
类图
classDiagram
class 数据集{
+List<Double> data
}
class 统计{
+double mean(List<Double> data) // 计算均值
+double variance(List<Double> data) // 计算方差
+double standardDeviation(List<Double> data) // 计算标准差
}
class 正态性检验{
+boolean checkNormality(List<Double> data) // 进行正态性检验
}
代码实现步骤
1. 导入所需的类库
在Java代码中，我们需要导入一些类库来辅助实现正态性检验功能。以下是需要导入的类库：
import java.util.List;
import java.util.ArrayList;
import org.apache.commons.math3.distribution.NormalDistribution;
import org.apache.commons.math3.stat.descriptive.moment.Mean;
import org.apache.commons.math3.stat.descriptive.moment.Variance;
2. 定义数据集
首先，我们需要定义一个数据集类，用于存储待检验的数据。数据集类包含一个数据列表，该列表用于存储一组实数数据。
public class Dataset {
private List<Double> data;
public Dataset() {
data = new ArrayList<>();
}
public void addData(double value) {
data.add(value);
}
public List<Double> getData() {
return data;
}
}
3. 计算均值
接下来，我们需要计算数据集的均值。我们可以使用 Apache Commons Math 库中的 Mean 类来实现均值的计算。
public class Statistics {
public double mean(List<Double> data) {
Mean mean = new Mean();
return mean.evaluate(data.stream().mapToDouble(Double::doubleValue).toArray());
}
}
4. 计算方差
在计算均值之后，我们需要计算数据集的方差。同样地，我们可以使用 Apache Commons Math 库中的 Variance 类来实现方差的计算。
public class Statistics {
public double variance(List<Double> data) {
Variance variance = new Variance();
return variance.evaluate(data.stream().mapToDouble(Double::doubleValue).toArray());
}
}
5. 计算标准差
计算方差之后，我们可以通过对方差进行开方操作，得到数据集的标准差。
public class Statistics {
public double standardDeviation(List<Double> data) {
Variance variance = new Variance();
double var = variance.evaluate(data.stream().mapToDouble(Double::doubleValue).toArray());
return Math.sqrt(var);
}
}
6. 进行正态性检验
得到数据集的均值和标准差之后，我们可以进行正态性检验。我们可以使用 Apache Commons Math 库中的 NormalDistribution 类来实现正态性检验。
public class NormalityTest {
public boolean checkNormality(List<Double> data) {
Statistics statistics = new Statistics();
double mean = statistics.mean(data);
double standardDeviation = statistics.standardDeviation(data);
NormalDistribution normalDistribution = new NormalDistribution(mean, standardDeviation);
double pValue = normalDistribution.cumulativeProbability(0); // 计算小于0的概率
return pValue > 0.05; // 假设显著性水平为0.05
}
}
7. 判断结果
根据正态性检验的结果，我们可以得到是否满足正态性的判断结果。
public class NormalityTest {
public boolean checkNormality(List<Double> data) {
// ...
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Dataset dataset = new Dataset();
dataset.addData(1.0);
dataset.addData(2.0);
dataset.addData(3.0);
NormalityTest normalityTest = new NormalityTest();
boolean isNormal = normalityTest.checkNormality(dataset.getData());
if (isNormal) {
System.out.println
