python 如何检验数据正态分布_小样本数据的正态性检验用python怎么写？

python统计分析常用函数库

scipy包中的stats模块和statsmodels包是python常用的数据分析工具，scipy.stats以前有一个models子模块，后来被移除了。这个模块被重写并成为了现在独立的statsmodels包。

小样本数据的正态性检验

用途

夏皮洛-维尔克检验法 (Shapiro-Wilk) 用于检验参数提供的一组小样本数据线是否符合正态分布，统计量越大则表示数据越符合正态分布，但是在非正态分布的小样本数据中也经常会出现较大的W值。需要查表来估计其概率。由于原假设是其符合正态分布，所以当P值小于指定显著水平时表示其不符合正态分布。

正态性检验是数据分析的第一步，数据是否符合正态性决定了后续使用不同的分析和预测方法，当数据不符合正态性分布时，我们可以通过不同的转换方法把非正太态数据转换成正态分布后再使用相应的统计方法进行下一步操作。

示例

from scipy import stats

import numpy as np

np.random.seed(12345678)

x = stats.norm.rvs(loc=5, scale=10, size=80) # loc为均值，scale为方差

print(stats.shapiro(x))

# 运行结果：(0.9654011726379395, 0.029035290703177452)

结果分析

返回结果 p-value=0.029035290703177452，比指定的显著水平（一般为5%）小，则拒绝假设：x不服从正态分布。

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