Anderson-Darling正态分布检验的Python实现

最新推荐文章于 2023-10-02 02:18:26 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。

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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
05-29 637
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 2770
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。..
Python正态性检验
qq_24591139的博客
09-17 2136
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 3950
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.
python怎么实现检验_Python数据正态性检验实现过程
weixin_39815310的博客
11-27 581
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 ...
Python-数据分析-常用检验-1-正态分布检验
weixin_52329576的博客
04-16 2586
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
如何在 R 中进行 Anderson-Darling 测试
Mrrunsen的博客
06-05 1448
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：
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 1002
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。
Anderson-Darling正态性检验【重要统计工具】
book_dw5189的博客
10-02 6635
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。
正态性检验（Normality test）
wanjiac的博客
09-19 4817
待更... 参考资料 （1）Normality test (wiki) （2）正态性检验（百度） （3）Gaussian probability plot
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。
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...
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
spss正态性检验_Past软件与Anderson-Darling正态性检验
weixin_39927623的博客
12-09 2995
如欲转载本文，请先与作者联系并获得授权。本文由正在制作中的新教程修改而来。目录1 Past软件下载2 A-D检验简介3 操作4 参考文献1 Past软件下载读者可在本公众号(邱宗满)内通过下方菜单“资料课程→软件下载→数据分析软件”下载该软件，也可以在Past软件官网进行下载。2 A-D检验简介A-D检验(Anderson-Darlingtest)是正态性检验的重要方法之一，对于小样本(N≤25)...
pearsonr() python_最常用的的17种假设检验（附Python实例）
weixin_39702649的博客
11-27 1219
常用的假设检验在统计学中，存在着数百种假设检验。而在数据分析、机器学习项目中，只有一小部分较常使用。本文介绍了17种常用的假设检验，包括适用场景及使用Python API的例子。让我们一起来学习吧！目录1. 正态分布检验1.1 Shapiro-Wilk Test(W 检验)1.2 D’Agostino’s Test1.3 Anderson-Darling Test2. 相关性检验2.1...
用 Python 检验数据正态分布的几种方法
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小数据研究院
07-27 3万+
什么是正态分布 关于什么是正态分布，早在中学时老师就讲过了。通俗来讲，就是当我们把数据绘制成频率直方图，所构成曲线的波峰位于中间，两边对称，并且随着往两侧延伸逐渐呈下降趋势，这样的曲线就可以说是符合数学上的正态分布。由于任何特征的频率总和都为100%或1，所以该曲线和横轴之间部分的面积也为100%或1，这是正态分布的几何意义。 如下图，是数据统计实例中出现的正态分布性数据： 为什么要做正...
利用 Anderson-Darling Test 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 ‘logisti
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
01-15 2543
import scipy.stats as stats import numpy as np np.random.seed(0) data_norm = np.random.normal(0, 1, 100) # Anderson-Darling test # 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 Anderso
Anderson-Darling（AD）检验
最新发布
12-27
### Anderson-Darling (AD) 检验原理 Anderson-Darling (AD) 检验是一种用于评估样本数据是否来自特定分布的统计测试，特别适用于检测正态性。该检验通过比较累积分布函数(CDF)来衡量观测值与理论分布之间的差异。相比于Kolmogorov-Smirnov(KS)检验，AD检验更加敏感于分布尾部的变化[^1]。 #### 数学表达式 AD检验统计量定义如下： \[ A^2 = - S \] 其中 \( n \) 是样本大小， \[ S = \sum_{i=1}^{n}\frac{(2i-1)}{n}\left[\ln(F(X_i)) + \ln(1-F(X_{n+1-i}))\right] \] 这里 \( F(x) \) 表示被测分布的累计概率密度函数；\( X_1, ..., X_n \) 代表已排序的数据集中的各个数值。 当计算得到的 \( A^2 \) 超过临界值，则拒绝原假设即认为样本不符合指定分布。 ### 应用场景 在许多情况下，特别是涉及参数估计和区间预测的任务中，确保数据满足某些前提条件非常重要。例如，在执行t检验、方差分析(ANOVA)或线性回归之前，通常会先进行正态性检验以验证模型适用性[^2]。由于AD检验对极端值更为敏感的特点，它成为这类应用的理想选择之一。 ### Python实现代码 下面是一个简单的Python程序片段展示如何利用`scipy.stats`库来进行AD检验: ```python from scipy import stats import numpy as np data = [0.873, 2.819, 0.121, ... ] # 用户自定义输入待检定的数据序列 statistic, critical_values, significance_level = stats.anderson(data) print('Test Statistic:', statistic) for i in range(len(critical_values)): sl = significance_level[i] cv = critical_values[i] if statistic < cv: print(f'At {sl*100}% confidence level, data looks normal') else: print(f'At {sl*100}% confidence level, data does not look normal') ``` 此段脚本首先导入必要的模块并准备了一组示例数据。接着调用了`anderson()`函数完成AD检验，并打印出了相应的结论。
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