Anderson-Darling正态分布检验的Python实现

最新推荐文章于 2025-10-26 00:10:03 发布
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本文介绍了如何使用Python实现Anderson-Darling正态分布检验，以判断数据是否来自正态分布。通过导入相关库，定义计算函数，并通过示例展示检验过程和结果解析。

Anderson-Darling正态分布检验的Python实现

Anderson-Darling正态分布检验是一种用于检验数据是否来自于正态分布的统计方法。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现Anderson-Darling正态分布检验，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

接下来，我们定义一个函数anderson_darling_normal_test，该函数接受一个数据数组作为输入，并返回Anderson-Darling统计量和对应的p-value。

def anderson_darling_normal_test(data)
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Python实现正态分布的Anderson-Darling检验
与其临渊羡鱼,不如退而结网
05-29 715
Anderson-Darling检验是一种用于检测一个样本是否来自于某个已知的概率分布的统计学方法。在特定的情况下，我们需要检验一个给定的样本是否是来自于正态分布。但在某些简单情况下，使用SciPy库中的anderson()函数也能取得较好的效果。接着，我们可以使用SciPy库中的anderson()函数来进行Anderson-Darling检验。该函数返回两个数组，一个是检验统计量的值，另一个是对应的临界值。这里我们生成一个均值为0、标准差为1的正态分布样本，共10000个数据点。
python实现Anderson-Darling正态分布检验
data+scenario+science+insight
07-27 2963
python实现Anderson-Darling正态分布检验 正态性检验 确定您绘制样本所基于的总体是否呈非正态分布的单样本假设检验。许多统计过程均依赖于总体正态性，且使用正态性检验确定否定此假设是不是分析中的重要步骤。正态性检验的原假设假定总体为正态分布。备择假设假定总体为非正态分布。要确定样本数据是否来自非正态总体，您可以从四种检验中进行选择。 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。..
深入了解 Scipy 的 Stats 模块 – 第一部分
最新发布
龙哥盟
10-26 570
在这个领域工作了一段时间，并选择 Python 作为编程语言的数据科学家和程序员肯定已经听说过Scipy，或科学 Python。Scipy是一个用于（正如其名）科学操作和计算的 Python 包。在这里，本文中，我们将更具体地讨论模块，这是用于 Python 中统计测试的模块。
Python实现常用检验测试方法
Mr数据杨
01-28 1万+
在数据分析和机器学习项目中，正态性检验是一个关键的步骤，决定了是否应选择参数统计方法或非参数统计方法。本文介绍了几种常见的正态性检验方法，包括图解法（如直方图和 Q-Q 图）和统计检验法（Shapiro-Wilk、D’Agostino’s K^2 和 Anderson-Darling 测试）。通过这些检验方法，数据分析者能够准确判断数据分布特征，从而依据不同的数据特性选择合适的统计工具和方法。正态性检验结果为数据理解和后续分析奠定了基础。
Python正态性检验
qq_24591139的博客
09-17 2173
https://blog.youkuaiyun.com/cyan_soul/article/details/81236124 from scipy import stats stats.kstest(df['value'], 'norm', (u, std)) # 结果返回两个值：statistic → D值，pvalue → P值 # p值大于0.05，很可能为正态分布 ...
R安德森-达令检验（ Anderson-Darling Test）
data+scenario+science+insight
07-21 4158
R安德森-达令检验（ Anderson-Darling Test） 目录 R安德森-达令检验（ Anderson-Darling Test） 安德森-达令检验（ Anderson-Darling Test） 对R中的dataframe的一列进行Anderson-Darling检验 安德森-达令检验（ Anderson-Darling Test） Anderson-Darling检验是一种拟合优度检验，它衡量数据对指定分布的拟合程度。Anderson-Darling检验最.
Anderson-Darling正态性检验【重要统计工具】
book_dw5189的博客
10-02 7367
Anderson-Darling正态性检验是一种用于确定数据集是否服从正态分布（也称为高斯分布或钟形曲线分布）的统计方法。它基于Anderson和Darling于1954年提出的检验统计量。
Python-数据分析-常用检验-1-正态分布检验
weixin_52329576的博客
04-16 2616
一直对各种检验稀里糊涂的，借着Python把一些常用的数据分析或者论文建模使用的检验方法总结一哈。 文章目录正态分布 Normal distribution正态分布相关数据构造正态分布相关图像绘制正态分布概率密度函数图像绘制正态分布累计概率密度函数图像绘制正态分布检验直方图初略判断Shapiro-Wilk test检验kstest 检验normaltest 检验Anderson-Darling 检验对数正态分布 正态分布 Normal distribution 我导师说得好，大家都喜欢的男孩子叫正太，大家都
python怎么实现检验_Python数据正态性检验实现过程
weixin_39815310的博客
11-27 605
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 ...
安德森-达令检验(Anderson-Darling test)
暳暳小星的博客
11-01 2万+
安德森-达令检验样本数据是否来自特定分布，包括分布：'norm', 'expon', 'gumbel', 'extreme1' or 'logistic'. 原假设H0：样本服从特定分布； 备择假设H1：样本不服从特定分布 PYTHON : scipy.stats.anderson(data, dist='norm') ...
R语言中的安德森-达令检验（Anderson-Darling Test）及其实现
HackCyberX的博客
08-26 1140
p值用于判断观测数据是否与理论分布拟合良好，通常小于0.05的p值被认为是显著的，表示拒绝原假设（数据来自理论分布）。该方法基于累积分布函数（CDF）的比较，通过计算观测值与理论分布之间的差异程度来评估数据的拟合程度。在R语言中，我们可以使用一些库和函数来执行安德森-达令检验和相关的统计推断。需要注意的是，安德森-达令检验仅提供了一种判断数据拟合程度的方法，并不能确定数据的真实分布。除了正态分布，R语言中的安德森-达令检验还可以用于检验其他分布，例如指数分布、伽玛分布、韦伯分布等。函数的第二个参数即可。
正态性检验（Normality test）
wanjiac的博客
09-19 4940
待更... 参考资料 （1）Normality test (wiki) （2）正态性检验（百度） （3）Gaussian probability plot
正态检验 (Normality Test)——常见方法汇总与简述
热门推荐
Absolute Zero
03-11 9万+
前 言 在科学研究中，往往需要对数据进行差异性检验，而常用的参数检验需要数据服从正态分布，因此在决定是否采用参数检验之前需要先对数据进行正态性检验。这一步在任何统计学软件中（如SPSS、SAS、Origion、GraghPad等）都能够轻易实现，但每个软件都会同时包括多种正态检验方法，此时该选哪个方法来对自己的数据进行正态性检验呢？这就是本文要解决的主要问题。在查阅相关资料后，本文将对多种常见的正态检验方法进行简单地归纳总结，尽可能写清楚每个检验方法的适用范围，但对于每个检验方法的数学统计学原理不作深入解
统计推断——正态性检验（图形方法、偏度和峰度、统计（拟合优度）检验）
huangguohui_123的博客
05-14 3万+
正态分布是很多计量数据比较分析的假设前提，因此在做比较分析之前要首先验证样本数据所代表的总体是否服从正态分布(这样说太费劲，我们以后还是简单地说成“数据是否正态”)。当然对于比率数据的比较也需要满足分布前提，通常是二项分布和泊松分布，对于二项分布的比率比较，一般不需要做分布的验证。而对泊松分析的比率比较则需要事先验证其分布，验证方法就是卡方检验，这已在我前面发表的《抽样分布篇之五：卡尔•皮尔逊和卡...
如何在 R 中进行 Anderson-Darling 测试
Mrrunsen的博客
06-05 1513
Anderson-Darling 检验是一种拟合优度检验，用于衡量您的数据与指定分布的拟合程度。此检验最常用于确定您的数据是否服从正态分布。这种类型的检验对于检验正态性很有用，正态性是许多统计检验中使用的常见假设，包括回归、方差分析、t 检验和许多其他检验。示例：R 中的 Anderson-Darling 检验 要在 R 中进行 Anderson-Darling 测试，我们可以使用nortest 库中的ad.test()函数 。以下代码说明了如何进行 AD 测试以测试 100 个值的向量是否服从正态分布：
python数据分析（预测性分析与机器学习）
dengjiaxing0321的博客
12-06 1万+
本文涉及到的主题如下所示： 预处理基于逻辑回归的分类基于支持向量机的分类基于ElasticNetCV的回归分析支持向量回归基于相似性传播均值漂移算法遗传算法神经网络决策树算法
使用R语言进行Anderson-Darling检验
HackSquad的博客
08-27 742
通过按照上述步骤，你可以在R语言中执行Anderson-Darling检验，并根据结果判断数据是否符合指定的分布。其中，参数"x"是包含你的数据的向量，“dist"是指定你要检验的分布类型。首先，确保你已经安装了"nortest"包，该包提供了执行Anderson-Darling检验的函数。执行Anderson-Darling检验后，你可以通过检查结果来判断数据是否符合指定的分布。一旦你准备好了数据，就可以使用"ad.test()"函数执行Anderson-Darling检验。步骤1：安装并加载必要的包。
单因素方差分析
weixin_44826913的博客
01-14 1081
P值是指在零假设为真的情况下，观察到的检验统计量（或更极端的值）出现的概率。在安德森-达林检验中，P值表示在零假设（数据遵循假设的分布）成立的情况下，获得当前A2统计量或更大值的概率。巴特利特检验（Bartlett’s Test）是一种用于检验多个正态分布样本的方差是否相等的统计方法，它是莱文检验（Levene’s Test）的一种变体，特别适用于非正态分布的数据。这个函数可以用来比较两个或更多组数据的方差是否相等，它默认使用的是Levene的检验方法，这是一个对方差齐性检验较为稳健的方法。
检验数据是否符合正态分布的统计方法
book_dw5189的博客
09-04 1万+
此外，小样本数据的统计指标可能不太可靠，因此更严格的检验方法（如Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验和Anderson-Darling检验）通常更适合用于确定数据的分布情况。此外，需要谨慎解释检验结果，因为在大样本中，即使数据略微偏离正态分布，也可能导致检验结果拒绝原假设，而在小样本中则可能不敏感。根据这些检验的结果，你可以判断数据是否符合正态分布的假设。简而言之，Shapiro-Wilk检验统计值越小，表明数据越不符合正态分布，而p值用于确定检验结果的显著性。
正态分布检验方法及Python实现详解
第三种重要的方法是Anderson-Darling检验，它同样基于经验分布与理论分布之间的差异，但与K-S检验不同的是，Anderson-Darling检验赋予尾部更大的权重，因此对于检测分布尾部的偏离更为敏感。这使得它在识别轻尾或重...
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