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python 判斷一組數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布

 更新時間：2020年09月23日 15:24:34   作者：小小嘍啰  
這篇文章主要介紹了python 如何判斷一組數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，幫助大家更好的利用python分析數(shù)據(jù)，感興趣的朋友可以了解下

正態(tài)分布：

若隨機變量x服從有個數(shù)學期望為μ,方差為σ2 的正態(tài)分布，記為N(μ,σ)

其中期望值決定密度函數(shù)的位置，標準差決定分布的幅度，當υ=0，σ=0 時的正態(tài)分布是標準正態(tài)分布

判斷方法有畫圖/k-s檢驗

畫圖：

#導入模塊
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

#構造一組隨機數(shù)據(jù)
s = pd.DataFrame(np.random.randn(1000)+10,columns = ['value'])

#畫散點圖和直方圖
fig = plt.figure(figsize = (10,6))
ax1 = fig.add_subplot(2,1,1) # 創(chuàng)建子圖1
ax1.scatter(s.index, s.values)
plt.grid()

ax2 = fig.add_subplot(2,1,2) # 創(chuàng)建子圖2
s.hist(bins=30,alpha = 0.5,ax = ax2)
s.plot(kind = 'kde', secondary_y=True,ax = ax2)
plt.grid()

結果如下：

使用ks檢驗：

#導入scipy模塊
from scipy import stats

"""
kstest方法：KS檢驗，參數(shù)分別是：待檢驗的數(shù)據(jù)，檢驗方法（這里設置成norm正態(tài)分布），均值與標準差
結果返回兩個值：statistic → D值，pvalue → P值
p值大于0.05，為正態(tài)分布
H0:樣本符合 
H1:樣本不符合 
如何p>0.05接受H0 ,反之 
"""
u = s['value'].mean() # 計算均值
std = s['value'].std() # 計算標準差
stats.kstest(s['value'], 'norm', (u, std))

結果是KstestResult(statistic=0.01441344628501079, pvalue=0.9855029319675546)，p值大于0.05為正太分布

以上就是python 判斷一組數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布的詳細內容，更多關于python 正態(tài)分布的資料請關注腳本之家其它相關文章！

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