溫馨提示×

您好，登錄后才能下訂單哦！

密碼登錄×
登錄注冊(cè)×
其他方式登錄
點(diǎn)擊 登錄注冊(cè) 即表示同意《億速云用戶服務(wù)條款》

在python中做正態(tài)性檢驗(yàn)示例

發(fā)布時(shí)間：2020-09-29 17:17:00 來(lái)源：腳本之家 閱讀：361 作者：神野惠 欄目：開發(fā)技術(shù)

利用觀測(cè)數(shù)據(jù)判斷總體是否服從正態(tài)分布的檢驗(yàn)稱為正態(tài)性檢驗(yàn)，它是統(tǒng)計(jì)判決中重要的一種特殊的擬合優(yōu)度假設(shè)檢驗(yàn)。

直方圖初判 ：直方圖 + 密度線

QQ圖判斷：(s_r.index - 0.5)/len(s_r) p(i)=(i-0.5)/n 分 位數(shù)與value值作圖

排序 

 s.sort_values(by = 'value',inplace = True)
 s_r = s.reset_index(drop=False)

分位數(shù)： 

s_r['p'] = (s_r.index - 0.5)/len(s_r)
s_r['q'] = (s_r['value'] - mean) / std
print(s_r.head())
# 計(jì)算百分位數(shù)
# 計(jì)算q值

ax3 = fig.add_subplot(3,1,3)
ax3.plot(s_r['p'],s_r['value'],'k',alpha=0.5,linewidth = 3)

st = s['value'].describe()
x1 ,y1 = 0.25, st['25%']
x2 ,y2 = 0.75, st['75%']
ax3.plot([x1,x2],[y1,y2],'-r',linewidth = 3)

 

# 直接用算法做KS檢驗(yàn)

from scipy import stats
stats.kstest(df['value'], 'norm', (u, std))
# 結(jié)果返回兩個(gè)值：statistic → D值，pvalue → P值
# p值大于0.05，很可能為正態(tài)分布
'''

以上這篇在python中做正態(tài)性檢驗(yàn)示例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持億速云。

向AI問(wèn)一下細(xì)節(jié)

免責(zé)聲明：本站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以原創(chuàng)、轉(zhuǎn)載和分享為主，文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系站長(zhǎng)郵箱：is@yisu.com進(jìn)行舉報(bào)，并提供相關(guān)證據(jù)，一經(jīng)查實(shí)，將立刻刪除涉嫌侵權(quán)內(nèi)容。

AI
助
手