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正態(tài)分布檢驗(yàn)是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，在Python中，我們可以使用SciPy庫(kù)中的normaltest函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)正態(tài)分布檢驗(yàn)，以下是詳細(xì)的步驟和代碼：

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1、導(dǎo)入所需庫(kù)

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

2、生成或獲取樣本數(shù)據(jù)

示例數(shù)據(jù)
data = np.random.normal(0, 1, 100)

3、進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)

k2, p = stats.normaltest(data)
alpha = 0.05
if p < alpha:
    print("拒絕原假設(shè)，數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布")
else:
    print("接受原假設(shè)，數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布")

4、繪制直方圖和QQ圖，以驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布

plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g')
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = stats.norm.pdf(x, np.mean(data), np.std(data))
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)
title = "Fit results: mu = %.2f,  std = %.2f" % (np.mean(data), np.std(data))
plt.title(title)
stats.probplot(data, dist="norm", plot=plt)
plt.show()

通過(guò)以上代碼，我們可以實(shí)現(xiàn)正態(tài)分布檢驗(yàn)，首先生成或獲取樣本數(shù)據(jù)，然后使用normaltest函數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，我們繪制直方圖和QQ圖，以驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布。

網(wǎng)站標(biāo)題：使用python實(shí)現(xiàn)正態(tài)分布檢驗(yàn)
新聞來(lái)源：http://m.5511xx.com/article/cdhccdh.html