2 2正態分佈檢測

2021-09-27 11:11:58 字數 834 閱讀 3351

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import sys


import numpy as np


import pandas as pd


from scipy import stats as sts


import matplotlib.pyplot as plt


import matplotlib as mpl


if __name__ == "__main__":


# 檔案讀取


rf = pd.read_csv('',header = none,sep = '\s+',names=['體溫','性別','心率']);


print("結果資料概覽：")


print(rf.head())


print("體溫資料概覽：")


print(rf['體溫'].describe())


# 偏態係數


print("偏態係數："+str(sts.skew(rf['體溫'])))


# 峰態係數


print("峰度係數："+str(sts.kurtosis(rf['體溫'])))


u = rf['體溫'].mean() #計算均值


std = rf['體溫'].std() #計算標準差


# 正態檢測


# 適用於小樣本資料（3≤n≤50）


print(sts.shapiro(rf['體溫']))


# 適用於大樣本


print(sts.kstest(rf['體溫'],'norm',(u,std)))


# pvalue值大於0.05即認為符合正態分佈

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