本文介绍了如何使用Python的SciPy库实现Shapiro-Wilk正态性检验，以判断数据集是否源自正态分布。通过示例代码展示了如何执行检验并解析结果，包括统计量值和p值的计算，以及根据p值确定正态性。
正态性检验是统计学中常用的一种方法，用于确定给定数据集是否来自于正态分布。Shapiro-Wilk检验是一种常见的正态性检验方法之一，它基于样本数据的排序值和正态分布的理论期望值之间的比较。在本文中，我们将使用Python来实现Shapiro-Wilk正态性检验，并解释如何使用该方法进行数据分析。
首先，我们需要导入必要的库。在这个例子中，我们将使用SciPy库来执行Shapiro-Wilk检验。
import scipy.stats as stats
接下来，我们需要准备一个数据集来进行正态性检验。假设我们有一个包含100个观测值的数据集，我们将使用这个数据集来进行演示。
data = [1.2, 2.5
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