python实现D‘Agostino‘s K-squared test正态分布检验

Posted 2021-08-30 Data+Science+Insight

python实现D\'Agostino\'s K-squared test正态分布检验

 

测试数据样本是否具有高斯分布。

假设条件

• 每个样本中的观察结果都是独立且均等分布的（iid）。

解释

• H0：样本具有高斯分布。
• H1：样本没有高斯分布。

Python代码

# Example of the D\'Agostino\'s K^2 Normality Test
from scipy.stats import normaltest
data = [0.873, 2.817, 0.121, -0.945, -0.055, -1.436, 0.360, -1.478, -1.637, -1.869]
stat, p = normaltest(data)
print(\'stat=%.3f, p=%.3f\' % (stat, p))
if p > 0.05:
	print(\'Probably Gaussian\')
else:
	print(\'Probably not Gaussian\')


***********************************************************************


stat=3.392, p=0.183
Probably Ga