Python-34-正态性检验
- 2026-08-19 11:13:10
Python-34-正态性检验正态性检验是判断一组数据（变量）是否符合正态分布。常用的方法有定性的图形法（直方图、PP图或QQ图）和定量的非参数方法（Shapiro检验和K-S检验）。 Python模块为：scipy模块的子模块stats
1.定性图形法，将待检验的数据与已知是正态分布的数据进行对比。
共性：
2.定量数值检验， 方法的选择：若数据量低于5000，使用shapiro检验法；否则使用K-S检验法。 
Day 34 #Python #正态性检验 当你看见一座山，你已不在此山中。
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这三种方式都是定性进行判断。
PP图和QQ图的横坐标都是理论值，PP图横坐标为理论累计概率，QQ图横坐标为理论分位数。 如果散点都比较均匀再落在直线上，说明变量近似服从正态分布。
假定数数据（变量）服从正态分布，然后利用scipy.stats模块下的shapiro检验方法和K-S检验方法， 输入数据，获得在服从正态分布下的前提下，得到这组数据的概率值p。 若p≤0.05，则不接受原假设，认为数据不服从正态分布， 如p>0.05，接受原数据（变量）的分布服从正态分布的假设。
from scipy import statsstats.shapiro(data) #shapiro检验stats.kstest(data,args=(μ,σ)) #K-S检验
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