在日常使用当中,最常用的正态性检验方法有K-S检验及W检验。 2.1 K-S检验 柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验(Kolmogorov-Smirnov test),一般又称K-S检验,该检验是柯尔莫戈洛夫所提出的,是一种基于累计分布函数的非参数检验,用以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同。 需要注意的是,K-S检...
使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布 使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布 data = [87,77,92,68,80,78,84,77,81,80,80,77,92,86, 76,80,81,75,77,72,81,72,84,86,80,68,77,87, 76,77,78,92,75,80,78] # 样本数据,35位健康...
首先生成1000个服从N(0,1)标准正态分布的随机数,在使用k-s检验该数据是否服从正态分布,提出假设:x从正态分布。 最终返回的结果,p-value=0.76584491300591395,比指定的显著水平(假设为5%)大,则我们不能拒绝假设:x服从正态分布。 这并不是说x服从正态分布一定是正确的,而是说没有充分的证据证明x不服从正态分布。
若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2 的正态分布,记为N(μ,σ) 其中期望值决定密度函数的位置,标准差决定分布的幅度,当υ=0,σ=0 时的正态分布是标准正态分布 判断方法有画图/k-s检验 画图: #导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inlin...
python 如何判断一组数据是否符合正态分布 正态分布 若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2的正态分布,记为N(μ,σ) 其中期望值决定密度函数的位置,标准差决定分布的幅度,当υ=0,σ=1时的正态分布是标准正态分布 判断方法有画图/k-s检验 画图:...
该方法是由 scipy.stats.kstest 改进而来的,可以做正态分布、指数分布、Logistic 分布、Gumbel 分布等多种分布检验。默认参数为 norm,即正态性检验。 官方文档:SciPy v1.1.0 Reference Guide 参数:x - 待检验数据;dist - 设置需要检验的分布类型 返回:statistic - 统计数;critical_values - 评判值;significance...
夏皮洛-威尔克检验(Shapiro—Wilk test),一般又称W检验。W检验是一种类似于利用秩进行相关性检验的方法。同样需要注意的是,W检验与K-S检验一样,原假设是“样本数据来自的分布与正态分布无显著差异”,因此一般来说,W检验最终返回两个结果,分别是检验统计量及P值。,检验结果P>0.05才是我们的目标。
scipy.stats.shapiro(x)'''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)''' 2.Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验): 样本:大于 300
当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常用。 PS:t-检验的假设是检验的数据满足正态分布,否则对于小样本不满足正态分布的数据用t-检验就会造成较大的偏差,虽然对于大样本不...
scipy.stats.kstest(K-S检验) kstest 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,仅适用于连续分布的检验, 原假设:数据符合正态分布 kstest(rvs, cdf, args=(), N=20, alternative='two_sided', mode='approx', **kwds) ...