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    正态性检验

    Python中可以使用如下代码来绘制Q-Q图: from scipy import stats fig = plt.figure() res = stats.probplot(x, plot=plt)...在Python中我们可以使用如下代码来绘制频数分布直方图: import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(x,bins = 10) ?...在Python中有现成的包可以直接用于KS检验: from scipy.stats import kstest kstest(x,cdf = "norm") x表示待检验的样本集,cdf用来指明要判断的已知分布类型...kstest会返回两个值:D和对应的p_value值。 2.2 AD检验 AD检验是在KS基础上进行改造的,KS检验只考虑了两个分布之间差值最大的那个点,但是这容易受异常值的影响。...在Python中的实现代码如下: from scipy.stats import shapiro shapiro(x) 上面的代码会返回两个结果:W值和其对应的p_value。

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    手把手教你使用Python实现常用的假设检验 !

    这篇文章,教大家用Python实现常用的假设检验! ? 服从什么分布,就用什么区间估计方式,也就就用什么检验!...前言 假设检验用到的Python工具包 Statsmodels是Python中,用于实现统计建模和计量经济学的工具包,主要包括描述统计、统计模型估计和统计推断 Scipy是一个数学、科学和工程计算Python...先画出分布的直方图,然后使用scipy.stat.kstest函数进行判断。...stats.kstest(data['Temperature'], 'norm') out: KstestResult(statistic=1.0, pvalue=0.0) ''' p<0.05,不符合正态分布...''' 已知体温数据服从卡方分布的情况下,可以直接使用Python计算出P=0.025和P=0.925时(该函数使用单侧概率值)的分布值,在分布值两侧的数据属于小概率,认为是异常值。

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