如何实现Python数据正态性检验-创新互联

这篇文章主要讲解了如何实现Python数据正态性检验，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

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在做数据分析或者统计的时候，经常需要进行数据正态性的检验，因为很多假设都是基于正态分布的基础之上的，例如：T检验。

在Python中，主要有以下检验正态性的方法：

1.scipy.stats.shapiro ——Shapiro-Wilk test，属于专门用来做正态性检验的模块，其原假设：样本数据符合正态分布。

注：适用于小样本。

其函数定位为：

def shapiro(x):
  """
  Perform the Shapiro-Wilk test for normality.

  The Shapiro-Wilk test tests the null hypothesis that the
  data was drawn from a normal distribution.

  Parameters
  ----------
  x : array_like
    Array of sample data.

  Returns
  -------
  W : float
    The test statistic.
  p-value : float
    The p-value for the hypothesis test.

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本文标题：如何实现Python数据正态性检验-创新互联
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