正态性检验

Posted 2021-01-04 654321cc

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【课程1.6】  正太性检验

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 / QQ图判断 / K-S检验

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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline

# 直方图初判

s = pd.DataFrame(np.random.randn(1000)+10,columns = [‘value‘])
print(s.head())
# 创建随机数据

fig = plt.figure(figsize = (10,6))
ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)  # 创建子图1
ax1.scatter(s.index, s.values)
plt.grid()
# 绘制数据分布图

ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)  # 创建子图2
s.hist(bins=30,alpha = 0.5,ax = ax2)
s.plot(kind = ‘kde‘, secondary_y=True,ax = ax2)
plt.grid()
# 绘制直方图
# 呈现较明显的正太性

　　输出：

       value
0  10.287726
1  10.037189
2  10.387118
3  11.852437
4  10.776783

 

# QQ图判断
# QQ图通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较，从而来检验数据的分布情况

# QQ图是一种散点图，对应于正态分布的QQ图，就是由标准正态分布的分位数为横坐标，样本值为纵坐标的散点图
# 参考直线：四分之一分位点和四分之三分位点这两点确定，看散点是否落在这条线的附近

# 绘制思路
# ① 在做好数据清洗后，对数据进行排序（次序统计量：x(1)<x(2)<....<x(n)）
# ② 排序后，计算出每个数据对应的百分位p{i}，即第i个数据x(i)为p(i)分位数，其中p(i)=(i-0.5)/n （pi有多重算法，这里以最常用方法为主）
# ③ 绘制直方图 + qq图，直方图作为参考

s = pd.DataFrame(np.random.randn(1000)+10,columns = [‘value‘])
print(s.head())
# 创建随机数据

mean = s[‘value‘].mean()
std = s[‘value‘].std()
print(‘均值为：%.2f，标准差为：%.2f‘ % (mean,std))
print(‘------‘)
#  计算均值，标准差

s.sort_values(by = ‘value‘, inplace = True)  # 重新排序
s_r = s.reset_index(drop = False)  # 重新排序后，更新index
s_r[‘p‘] = (s_r.index - 0.5) / len(s_r)  
s_r[‘q‘] = (s_r[‘value‘] - mean) / std
print(s_r.head())
print(‘------‘)
# 计算百分位数 p(i)
# 计算q值

st = s[‘value‘].describe()
x1 ,y1 = 0.25, st[‘25%‘]
x2 ,y2 = 0.75, st[‘75%‘]
print(‘四分之一位数为：%.2f，四分之三位数为：%.2f‘ % (y1,y2))
print(‘------‘)
# 计算四分之一位数、四分之三位数

fig = plt.figure(figsize = (10,9))
ax1 = fig.add_subplot(3,1,1)  # 创建子图1
ax1.scatter(s.index, s.values)
plt.grid()
# 绘制数据分布图

ax2 = fig.add_subplot(3,1,2)  # 创建子图2
s.hist(bins=30,alpha = 0.5,ax = ax2)
s.plot(kind = ‘kde‘, secondary_y=True,ax = ax2)
plt.grid()
# 绘制直方图

ax3 = fig.add_subplot(3,1,3)  # 创建子图3
ax3.plot(s_r[‘p‘],s_r[‘value‘],‘k.‘,alpha = 0.1)
ax3.plot([x1,x2],[y1,y2],‘-r‘)
plt.grid()
# 绘制QQ图，直线为四分之一位数、四分之三位数的连线，基本符合正态分布

　　输出：

       value
0  10.445020
1  10.456950
2  10.363495
3  11.490462
4  12.862305
均值为：10.02，标准差为：0.98
------
   index     value       p         q
0     66  7.264158 -0.0005 -2.794276
1    689  7.380927  0.0005 -2.675718
2    227  7.519012  0.0015 -2.535518
3    890  7.591808  0.0025 -2.461607
4    233  7.639237  0.0035 -2.413451
------
四分之一位数为：9.36，四分之三位数为：10.66
------

 

# KS检验，理论推导

data = [87,77,92,68,80,78,84,77,81,80,80,77,92,86,
       76,80,81,75,77,72,81,72,84,86,80,68,77,87,
       76,77,78,92,75,80,78]
# 样本数据，35位健康男性在未进食之前的血糖浓度

df = pd.DataFrame(data, columns =[‘value‘])
u = df[‘value‘].mean()
std = df[‘value‘].std()
print("样本均值为：%.2f，样本标准差为：%.2f" % (u,std))
print(‘------‘)
# 查看数据基本统计量

s = df[‘value‘].value_counts().sort_index()
df_s = pd.DataFrame({‘血糖浓度‘:s.index,‘次数‘:s.values})
# 创建频率数据

df_s[‘累计次数‘] = df_s[‘次数‘].cumsum()
df_s[‘累计频率‘] = df_s[‘累计次数‘] / len(data)
df_s[‘标准化取值‘] = (df_s[‘血糖浓度‘] - u) / std
df_s[‘理论分布‘] =[0.0244,0.0968,0.2148,0.2643,0.3228,0.3859,0.5160,0.5832,0.7611,0.8531,0.8888,0.9803]  # 通过查阅正太分布表
df_s[‘D‘] = np.abs(df_s[‘累计频率‘] - df_s[‘理论分布‘])
dmax = df_s[‘D‘].max()
print("实际观测D值为：%.4f" % dmax)
# D值序列计算结果表格

df_s[‘累计频率‘].plot(style = ‘--k.‘)
df_s[‘理论分布‘].plot(style = ‘--r.‘)
plt.legend(loc = ‘upper left‘)
plt.grid()
# 密度图表示

df_s

　　备注：会用到  正态分布表，显著性对照表

　　输出：

样本均值为：79.74，样本标准差为：5.94
------
实际观测D值为：0.1597

 

# 直接用算法做KS检验

from scipy import stats
# scipy包是一个高级的科学计算库，它和Numpy联系很密切，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算

data = [87,77,92,68,80,78,84,77,81,80,80,77,92,86,
       76,80,81,75,77,72,81,72,84,86,80,68,77,87,
       76,77,78,92,75,80,78]
# 样本数据，35位健康男性在未进食之前的血糖浓度

df = pd.DataFrame(data, columns =[‘value‘])
u = df[‘value‘].mean()  # 计算均值
std = df[‘value‘].std()  # 计算标准差
stats.kstest(df[‘value‘], ‘norm‘, (u, std))
# .kstest方法：KS检验，参数分别是：待检验的数据，检验方法（这里设置成norm正态分布），均值与标准差
# 结果返回两个值：statistic → D值，pvalue → P值
# p值大于0.05，为正态分布

　　输出：

KstestResult(statistic=0.15901807048240979, pvalue=0.30662972583580261)