python使用scipy.stats检验正态分布

系统管理员 2023-10-10 20:21 17阅读 0赞

from scipy import stats
    import numpy as np
    np.random.seed(1)
    x = stats.norm.rvs(loc=0, scale=1, size=100)
    #print(list(x))
    #夏皮罗一威尔克检验法(Shapiro-Wilk test)
    shapiro_test = stats.shapiro(x)
    shapiro_test
    
    #ShapiroResult(statistic=0.9920045137405396, pvalue=0.8215526342391968)

from scipy import stats
    import pandas as pd
    # scipy包是一个高级的科学计算库，它和Numpy联系很密切，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算
    
    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]
    # 样本数据，35位健康男性在未进食之前的血糖浓度
    
    df = pd.DataFrame(data, columns =['value'])
    u = df['value'].mean()  # 计算均值
    std = df['value'].std()  # 计算标准差
    stats.kstest(df['value'], 'norm', (u, std))
    # .kstest方法：KS检验，参数分别是：待检验的数据，检验方法（这里设置成norm正态分布），均值与标准差
    # 结果返回两个值：statistic → D值，pvalue → P值
    # p值大于0.05，为正态分布
    
    #KstestResult(statistic=0.1590180704824098, pvalue=0.3056480127078781, statistic_location=81, statistic_sign=1)

import numpy as np
    from scipy import stats
    
    #函数返回间隔类均匀分布的数值序列
    b = np.linspace(0, 10, 100)
    
    # Shapiro-Wilk test
    #scipy.stats.shapiro适用于小样本数据，只能检查正态分布。
    s,p = stats.shapiro(b)
    print(s,p)
    
    # kstest
    #statistic,p=scipy.stats.kstest(rvs, cdf, args=(), N=20, alternative='two-sided', mode='approx')
    # scipy.stats.kstest是一种K-S检验。它不局限于正态检验，可以检验多种分布。
    s,p = stats.kstest(b, 'norm')
    print(s,p)
    
    # normaltest
    # statistic,p=scipy.stats.normaltest(a, axis=0, nan_policy='propagate')
    # 输出结果中第一个为统计量，第二个为P值（注：p值大于显著性水平0.05，认为样本数据符合正态分布）
    s,p = stats.normaltest(b)
    print(s,p)
    
    # Anderson-Darling test
    # 不局限于正态检验，可以检验多种分布（正态分布、指数分布、logistic 或者 Gumbel等分布）。
    # statistic,critical_values,significance_level=scipy.stats.anderson(x, dist='norm')
    # 返回值中，第一个表示统计值，第二个表示评价值，第三个是显著性水平；评价值和显著性水平对应，不同分布显著性水平不同。
    s,c,p = stats.anderson(b,dist='norm')
    print(s,c,p)
    
    # 0.9547253251075745 0.0017218869179487228
    # 0.7870260992168561 1.9947630078489827e-66
    # 33.62988681076687 4.9815313241000405e-08
    # 1.0837094127385427 [0.555 0.632 0.759 0.885 1.053] [15.  10.   5.   2.5  1. ]

import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    s = pd.DataFrame(np.random.randn(1000)+10,columns = ['value'])
    print(s.head())
    # 创建随机数据
    
    fig = plt.figure(figsize = (10,6))
    ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)  # 创建子图1
    ax1.scatter(s.index, s.values)
    plt.grid()
    # 绘制数据分布图
    
    ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)  # 创建子图2
    s.hist(bins=30,alpha = 0.5,ax = ax2)
    s.plot(kind = 'kde', secondary_y=True,ax = ax2)
    plt.grid()
    # 绘制直方图
    # 呈现较明显的正太性