在python中做正态性检验示例

利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。

直方图初判 ：直方图 + 密度线

QQ图判断：(s_r.index - 0.5)/len(s_r) p(i)=(i-0.5)/n 分 位数与value值作图

排序 

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

分位数： 

s_r['p'] = (s_r.index - 0.5)/len(s_r)
s_r['q'] = (s_r['value'] - mean) / std
print(s_r.head())
# 计算百分位数
# 计算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检验

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
'''

以上这篇在python中做正态性检验示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python使用numpy产生正态分布随机数的向量或矩阵操作示例

    Python使用numpy产生正态分布随机数的向量或矩阵操作示例

    本文实例讲述了Python使用numpy产生正态分布随机数的向量或矩阵操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 简单来说,正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学.物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力.一般的正态分布可以通过标准正态分布配合数学期望向量和协方差矩阵得到.如下代码,可以得到满足一维和二维正态分布的样本. 示例1(一维正态分布): # coding=utf-8 '''

  • 在python中画正态分布图像的实例

    1.正态分布简介 正态分布(normal distribtution)又叫做高斯分布(Gaussian distribution),是一个非常重要也非常常见的连续概率分布.正态分布大家也都非常熟悉,下面做一些简单的介绍. 假设随机变量XX服从一个位置参数为μμ.尺度参数为σσ的正态分布,则可以记为: 而概率密度函数为 2.在python中画正态分布直方图 先直接上代码 import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplot

  • Python求解正态分布置信区间教程

    正态分布和置信区间 正态分布(Normal Distribution)又叫高斯分布,是一种非常重要的概率分布.其概率密度函数的数学表达如下: 置信区间是对该区间能包含未知参数的可置信的程度的描述. 使用SciPy求解置信区间 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats N = 10000 x = np.random.normal(0, 1, N) # ddof取值为1是因为在统计学中样本的标

  • Python数据可视化正态分布简单分析及实现代码

    Python数据可视化正态分布简单分析及实现代码

    Python说来简单也简单,但是也不简单,尤其是再跟高数结合起来的时候... 正态分布(Normaldistribution),也称"常态分布",又名高斯分布(Gaussiandistribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质.是一个在数学.物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力. 正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人

  • 在python中做正态性检验示例

    利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验,它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验. 直方图初判 :直方图 + 密度线 QQ图判断:(s_r.index - 0.5)/len(s_r) p(i)=(i-0.5)/n 分 位数与value值作图 排序 s.sort_values(by = 'value',inplace = True) s_r = s.reset_index(drop=False) 分位数: s_r['p'] = (s_r.index - 0.5)/len(s

  • Python中turtle作图示例

    Python中turtle作图示例

    在Python里,海龟不仅可以画简单的黑线,还可以用它画更复杂的几何图形,用不同的颜色,甚至还可以给形状填色. 一.从基本的正方形开始 引入turtle模块并创建Pen对象: >>> import turtle >>> t = turtle.Pen() 前面我们用来创建正方形的代码如下: >>> t.forward(50) >>> t.left(90) >>> t.forward(50) >>> t

  • Python中偏函数用法示例

    本文实例讲述了Python中偏函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: python中偏函数 当一个函数有很多参数时,调用者就需要提供多个参数.如果减少参数个数,就可以简化调用者的负担. 比如,int()函数可以把字符串转换为整数,当仅传入字符串时,int()函数默认按十进制转换: >>> int('12345') 12345 但int()函数还提供额外的base参数,默认值为10.如果传入base参数,就可以做 N 进制的转换: >>> int('12345', b

  • python中__call__方法示例分析

    本文实例讲述了python中__call__方法的用法,分享给大家供大家参考.具体方法分析如下: Python中的__call__允许程序员创建可调用的对象(实例),默认情况下, __call__()方法是没有实现的,这意味着大多数实例是不可调用的.然而,如果在类定义中覆盖了这个方法,那么这个类的实例就成为可调用的. test.py文件如下: #!/usr/bin/python # Filename:test.py class CallTest(): def __init__(self): pr

  • Python中qutip用法示例详解

    前言 QuTip是用于模拟开放量子系统动力学的开源库.QuTip库依赖于的Numpy.Scipy和Cython的数值包.此外,matplotlib提供了图形输出.http://qutip.org/. python安装比较容易,需要选择一个版本,python2或python3,稍微麻烦的是Scipy. 一.N原子系综自旋概率分布 from qutip import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n=2#原子数 j = n/

  • python中flatten()参数示例详解

    python中flatten()参数示例详解

    目录 这篇博客主要写flatten()作用,及其参数的含义 flatten()是对多维数据的降维函数. flatten(),默认缺省参数为0,也就是说flatten()和flatte(0)效果一样. python里的flatten(dim)表示,从第dim个维度开始展开,将后面的维度转化为一维.也就是说,只保留dim之前的维度,其他维度的数据全都挤在dim这一维. 比如一个数据的维度是( S 0 , S 1 , S 2......... , S n ) , flatten(m)后的数据为( S

  • Python中Json使用示例详解

    目录 Python Json使用 1.dict 转成 json (json.dumps(dict)) 2.json 转 dict (json.loads(jsonstr)) 3. 类对象转 json (dict属性/提供default=方法) 3.1 错误使用 3.2 使用类对象 dict 属性 3.3 提供一个 convert2json 方法 4.json 转 类对象 (json.loads(jsonstr,object_hook=..)) 5. dict/对象 转为 json文件 (json

  • python中的tcp示例详解

    python中的tcp示例详解

    TCP简介 TCP介绍 TCP协议,传输控制协议(英语:Transmission Control Protocol,缩写为 TCP)是一种面向连接的.可靠的.基于字节流的传输层通信协议,由IETF的RFC 793定义. TCP通信需要经过创建连接.数据传送.终止连接三个步骤. TCP通信模型中,在通信开始之前,一定要先建立相关的链接,才能发送数据,类似于生活中,"打电话"" TCP特点 1. 面向连接 通信双方必须先建立连接才能进行数据的传输,双方都必须为该连接分配必要的系统

  • Python中的__slots__示例详解

    前言 相信Python老鸟都应该看过那篇非常有吸引力的Saving 9 GB of RAM with Python's slots文章,作者使用了__slots__让内存占用从25.5GB降到了16.2GB.在当时来说,这相当于用一个非常简单的方式就降低了30%的内存使用,着实惊人.作者并没有提到他的业务特点和代码,那我们就基于<fluent python>中的例子来验证下是不是有这么厉害: from __future__ import print_function import resour

  • 基础的十进制按位运算总结与在Python中的计算示例

    与运算 & 举例: 3&5                        解法:3的二进制补码是 11,  5的是101, 3&5也就是011&101,先看百位(其实不是百位,这样做只是便于理解) 一个0一个1,根据(1&1=1,1&0=0,0&0=0,0&1=0)可知百位应该是1,同样十位上的数字1&0=0,个位上的数字1&1=1,因此最后的结果是1.(这之后本来应该还有一步,因为我们现在得到的数值只是所求答案的补码,但是因

随机推荐