标签：shapiro stats Python kstest 检验 scipy 正态性
Python正态检验
https://blog.csdn.net/cyan_soul/article/details/81236124
https://blog.csdn.net/QimaoRyan/article/details/72861387
官方文档：https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.stats.kstest.html
scipy.stats.kstest
from scipy import stats
kstest(rvs, cdf, args=(), N=20, alternative=’two_sided’, mode=’approx’, **kwds)
from scipy import stats
stats.kstest(df['value'], 'norm', (u, std))
# 结果返回两个值：statistic → D值，pvalue → P值
# p值大于0.05，很可能为正态分布
rvs：待检验的数据
cdf：检验方法，这里我们设置为‘norm’，即正态性检验
alternative：默认为双尾检验，可以设置为‘less’或‘greater’作单尾检验
scipy.stats.normaltest
scipy.stats.normaltest(a, axis=0, nan_policy=’propagate’)
a：待检验的数据,至少8个
axis：默认为0，表示在0轴上检验，即对数据的每一行做正态性检验，我们可以设置为 axis=None 来对整个数据做检验
nan_policy：当输入的数据中有空值时的处理办法。默认为 ‘propagate’，返回空值；设置为 ‘raise’ 时，抛出错误；设置为 ‘omit’ 时，在计算中忽略空值。
scipy.stats.anderson
anderson 是修改版的 kstest，说是增强版也不为过。也可以做多种分布的检验，默认的检验时正态性检验。
scipy.stats.anderson(x, dist=’norm’)
anderson 有三个输出值，第一个为统计数，第二个为评判值，第三个为显著性水平， 评判值与显著性水平对应
对于正态性检验，显著性水平为：15%, 10%, 5%, 2.5%, 1%
scipy.stats.shapiro
from scipy.stats import shapiro
test_shapiro = shapiro(s['value'])
注：至少输入3个数据，样本量大于5000时可能不准
标签：shapiro,stats,Python,kstest,检验,scipy,正态性 来源： https://blog.csdn.net/qq_24591139/article/details/100655528
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。