Python正態性檢驗

在對資料建模前，很多時候我們需要對資料做正態性檢驗，進而通過檢驗結果確定下一步的分析方案。下面介紹 python 中常用的幾種正態性檢驗方法：

kstest 是乙個很強大的檢驗模組，除了正態性檢驗，還能檢驗 scipy.stats 中的其他資料分布型別

對於正態性檢驗，我們只需要手動設定三個引數即可：

>>> 

import numpy as np
>>> 
from scipy.stats import kstest
>>> x = np.linspace(-15, 15, 9)
>>> kstest(x, 'norm')
(0.44435602715924361, 0.038850142705171065)

具體見官方文件 scipy.stats.kstest

與 kstest 不同，shapiro 是專門用來做正態性檢驗的模組

注意：shapiro 不適合做樣本數＞5000的正態性檢驗，檢驗結果的p值可能不準確

scipy.stats.shapiro(x, a=none, reta=false)

一般我們只用 x 引數就行，x 即待檢驗的資料

>>> 

from scipy import stats
>>> np.random.seed(12345678)
>>> x = stats.norm.rvs(loc=5, scale=3, size=100)
>>> stats.shapiro(x)
(0.9772805571556091, 0.08144091814756393)

具體見官方文件 scipy.stats.shapiro

normaltest 也是專門做正態性檢驗的模組

scipy.stats.normaltest(a, axis=0, nan_policy=』propagate』)

這裡的三個引數都有必要看一下：

>>> 

import numpy as np
>>> 
from scipy.stats import normaltest
>>> x = np.random.randn(10, 20)
>>> normaltest(x, axis=none)
>>> normaltestresult(statistic=0.3582062593239369, pvalue=0.83601967652440512)

具體見官方文件 scipy.stats.normaltest

anderson 是修改版的 kstest，說是增強版也不為過。也可以做多種分布的檢驗，預設的檢驗時正態性檢驗。

scipy.stats.anderson(x, dist=』norm』)

引數這裡就不多說了，但對輸出結果說明一下：

anderson 有三個輸出值，第乙個為統計數，第二個為評判值，第三個為顯著性水平， 評判值與顯著性水平對應

對於正態性檢驗，顯著性水平為：15%, 10%, 5%, 2.5%, 1%

>>> 

import numpy as np
>>> 
from scipy.stats import anderson
>>> x = np.linspace(-15, 15, 9)
>>> anderson(x)
>>> andersonresult(statistic=0.13676646631470213, critical_values=array([ 0.507, 0.578, 0.693, 0.808, 0.961]), significance_level=array([ 15. , 10. , 5. , 2.5, 1. ]))

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