Test whether a sample differs from a normal distribution. This function tests the null hypothesis that a sample comes from a normal distribution. It is based on D'Agostino and Pearson's [1]_, [2]_ test that combines skew and kurtosis to produce an omnibus test of normality. Parameters --...
from scipy import stats pts = 1000 np.random.seed(28041990) a = np.random.normal(0, 1, size=pts) # 生成1个正态分布,均值为0,标准差为1,100个点 b = np.random.normal(2, 1, size=pts) # 生成1个正态分布,均值为2,标准差为1, 100个点 x = np.concatenate((a, b)) # 把两个正态...
'''Check if the distribution is normal.''' # Set the parameters numData = 1000 myMean = 0 mySD = 3 # To get reproducable values, I provide a seed value np.random.seed(1234) # Generate and show random data data = stats.norm.rvs(myMean, mySD, size=numData) fewData = data[:1...
KS检验,理论推导 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] # ...
8, 5)) plt.plot(x, stats.norm.pdf(x, mu, sigma)) plt.title("Normal Distribution") ...
from distfit import distfit importnumpyas np X = np.random.normal(0, 2, [100,10]) y = [...
importmatplotlib.pyplotasplt# 生成横坐标数据x=np.linspace(-3,3,1000)# 绘制正态分布曲线plt.plot(x,normal_dist.pdf(x))plt.title('Normal Distribution')plt.xlabel('x')plt.ylabel('Probability Density')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5.
对数正态分布(Lognormal Distribution) 指数分布(Exponential Distribution) 威布尔分布(Weibull Distribution) 伽马分布(Gamma Distribution) 卡方分布(Chi-square Distribution) 中心极限定理(Central Limit Theorem) 1. 随机变量 离散随机变量 随机实验的所有可能结果都是随机变量。一个随机变量集合用表示。
data = np.random.normal(mu, sigma, 1000) # 绘制直方图plt.hist(data, bins=30, density=True) # 绘制正态分布曲线x = np.linspace(min(data), max(data), 1000) plt.plot(x, 1 / (sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp(-(x - mu) ** 2 / (2 * sigma ** 2))) ...
对数正态分布(Lognormal Distribution) 指数分布(Exponential Distribution) 威布尔分布(Weibull Distribution) 伽马分布(Gamma Distribution) 卡方分布(Chi-square Distribution) 中心极限定理(Central Limit Theorem) 1. 随机变量 离散随机变量 随机实验的所有可能结果都是...