数值数据分布图表与正态性检验的Python实现

最新推荐文章于 2024-04-29 11:08:17 发布
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文章标签： python numpy 数据分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWG/article/details/131075525
本文介绍了使用Python进行数值数据分布分析的方法，包括绘制直方图、密度图和箱线图，并通过Shapiro-Wilk检验和QQ图判断数据是否符合正态分布。

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数值数据分布图表与正态性检验的Python实现

在数据分析过程中，我们通常需要对数据集进行初步的探索性分析。其中一个重要的环节是理解数值型变量的分布情况，以及判断其是否符合正态分布。Python提供了丰富的工具和库，帮助我们实现这一过程。本文将介绍如何使用Python绘制数值变量的直方图、密度图、箱线图，并通过Shapiro-Wilk检验、QQ图等方法判断其是否符合正态分布。

首先，我们需要导入必要的库，包括numpy、matplotlib和scipy.stats。假设我们有一个数值变量的列表data_list，我们可以使用以下代码绘制直方图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.hist(data_list, bins&#
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数值变量分布图表与正态性检验 Python
CyberLynxO的博客
09-05 137
Python提供了强大的工具和库，可以帮助我们可视化数值变量的分布，并进行正态性检验。通过将数据分成若干个等宽的区间（称为“箱子”或“柱”），并统计每个区间中数据的个数，我们可以获得数值变量的分布概况。通过可视化和正态性检验，我们可以更好地理解数值变量的分布情况，并根据需要采取相应的数据分析方法。通过这些方法，您可以更好地理解数据的分布特征，并在数据分析过程中得到准确的结果。上述代码将生成一个直方图，横轴表示数值变量的取值范围，纵轴表示对应取值范围内的数据个数。直方图的形状可以帮助我们了解数据的分布情况。
使用Python绘制数值变量分布图表及正态性检验
qq_39605374的博客
06-03 421
Python中有多种可视化库可供选择，例如matplotlib、seaborn等，这些库提供了多种绘图函数，能够帮助我们更加直观地展示数据的分布情况，同时也可以用来进行正态性检验。直方图是一种常见的分布图表，可以对数据的分布情况进行直观的展示。Q-Q图可以用来检验数据是否符合正态分布，如果数据符合正态分布，则在Q-Q图中应该形成一条大致为直线的曲线。本篇文章将介绍使用Python绘制数值变量分布图表及正态性检验的方法，其中包括了常见的直方图、密度图、箱线图、Q-Q图等，以及正态性检验的方法。
Python正态性检验
qq_24591139的博客
09-17 2112
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 ...
python学生分布_Python数据分析实战之分布分析
weixin_39640024的博客
11-20 629
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Python判断一组数据是否服从正态分布
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01-08 1万+
前言 从文件中获取数据，判断数据是否服从正态分布或者近似服从正态分布。 正态分布：也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution） 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。 其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。 当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。 判断方法 KS检验 基于累计分布函数的，用于检验一个分布是否符合某种理论分布或比较两个经验分布是否有显著差异。 kstest方法：参数分别
python 判断一组数据是否符合正态分布
09-24
主要介绍了python 如何判断一组数据是否符合正态分布，帮助大家更好的利用python分析数据，感兴趣的朋友可以了解下
python画数据分布图
liweiminlining的专栏
09-02 9344
快速统计数据区间分布情况
Python探索性数据分析——异常数据的检测与处理、数据的描述（集中、分散、分布、相关关系、波动）、数据的推断（正态性检验、卡方检验、t检验）
nanquan11的博客
07-15 3681
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![大白鼠肝VA含量数据的正态性检验与...通过正态分布理论、多种正态性检验方法、数据转换理论及实践、参数与非参数检验差异、多组间比较方法、协方差分析及统计软件工具的使用，本文提供了一套系统性的分析流程，旨在
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04-14 1809
集中趋势，又被称为“数据的中心位置”。它能够代表性的描绘总体数据的某一特征。通常用平均数来反映数据的集中趋势。数值平均数，才是我们过往说的平均数，它更专业的名字，叫做“均值”。位置平均数，指的是“中位数。例如要获取成绩单里成绩的均值和中位数。
python 实现检验33品种数据是否是正态分布
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今天小编就为大家分享一篇python 实现检验33品种数据是否是正态分布，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Python实操：正态分布检验
zyq_victory的博客
02-14 2420
利用Python检测一组数据是否服从正态分布 内容待补充 参考下文： 正态分布检验之Python实现
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玄链教育
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包含 250 个值的数组被认为不是很大，但是现在您知道了如何创建一个随机值的集，并且通过更改参数，可以创建所需大小的数据集。为了创建用于测试的大数据集，我们使用 Python 模块 NumPy，该模块附带了许多创建任意大小的随机数据集的方法。在本教程稍早之前，我们仅在例子中使用了非常少量的数据，目的是为了了解不同的概念。在现实世界中，数据集要大得多，但是至少在项目的早期阶段，很难收集现实世界的数据。为了可视化数据集，我们可以对收集的数据绘制直方图。我们使用上例中的数组绘制 5 条柱状图。
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正态分布异常值检测
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weixin_39726408的博客
02-04 1万+
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