如何修改网站的关键词,医疗网站备案前置审批,用asp做的网站有哪些,2.0网站线上建设什么意思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#xff08;也称为高斯分布或钟形曲线分布#xff09;的统计方法。它基于Anderson和Darling于1954年提出的检验统计量。该检验的基本原理和用途如下#xff1a;
基本原理#xff1a; 零假设#xff08;Nu…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。该检验的基本原理和用途如下
基本原理 零假设Null HypothesisAnderson-Darling检验的零假设是数据集来自于正态分布。这意味着如果数据确实服从正态分布则零假设成立。 计算Anderson-Darling统计量检验首先计算Anderson-Darling统计量这是一个衡量数据与正态分布拟合的度量。该统计量基于数据的观察值和正态分布的期望值之间的差异。 与临界值比较接下来Anderson-Darling统计量与临界值进行比较。临界值是根据所选的显著性水平通常为5%和数据集的大小计算得出的。如果Anderson-Darling统计量大于临界值就意味着数据不太可能来自于正态分布。 做出决策根据统计量与临界值的比较可以决定是否拒绝零假设。如果统计量足够大超过了临界值通常会拒绝零假设这意味着数据不服从正态分布。否则不能拒绝零假设这表示数据可能服从正态分布。
用途 数据分布检查Anderson-Darling检验可用于验证数据是否符合正态分布的假设。这对于许多统计分析和模型建立的前提非常重要因为许多统计方法都要求数据服从正态分布。 质量控制在制造业和质量控制中Anderson-Darling检验可以用来检查生产过程是否产生了正态分布的输出。如果不是可能需要采取措施来改进过程。 金融分析在金融领域正态分布假设经常用于分析资产价格变动。Anderson-Darling检验可以用来验证这种假设的有效性。 生物统计学在生物统计学中研究人员可能使用Anderson-Darling检验来确定生物数据是否遵循正态分布例如基因表达数据或生物测量数据。
总之Anderson-Darling正态性检验是一种重要的统计工具可用于验证数据是否符合正态分布的假设从而支持各种领域的分析和决策。
from scipy import stats
import numpy as np# 创建一个示例数据集
data np.random.normal(0, 1, 100)# 执行Anderson-Darling正态性检验
result stats.anderson(data)# 输出检验结果
print(Anderson-Darling统计量:, result.statistic)
print(临界值:, result.critical_values)
if result.statistic result.critical_values[2]:print(数据不服从正态分布)
else:print(数据可能服从正态分布)print(--------------------------)
print(-检验的结果包括Anderson-Darling统计量、临界值、显著性水平以及适配结果用于判断数据是否服从正态分布-)
print(result)
print(type(result))
print(--------------------------)
# Anderson-Darling统量
print(Anderson-Darling统计量:, result.statistic)# 临界值
print(临界值:, result.critical_values)# 显著性水平
print(显著性水平:, result.significance_level)# 适配结果
fit_result result.fit_result
print(适配结果 params:, fit_result.params)
print(适配结果 success:, fit_result.success)
print(适配结果 message:, fit_result.message)Anderson-Darling统计量: 0.8746794117758157 临界值: [0.555 0.632 0.759 0.885 1.053] 数据不服从正态分布 -------------------------- ----检验的结果包括Anderson-Darling统计量、临界值、显著性水平以及适配结果用于判断数据是否服从正态分布----- AndersonResult(statistic0.8746794117758157, critical_valuesarray([0.555, 0.632, 0.759, 0.885, 1.053]), significance_levelarray([15. , 10. , 5. , 2.5, 1. ]), fit_result params: FitParams(loc-0.00916569417046395, scale1.012016300795819) success: True message: anderson successfully fit the distribution to the data.) class scipy.stats._morestats.AndersonResult -------------------------- Anderson-Darling统计量: 0.8746794117758157 临界值: [0.555 0.632 0.759 0.885 1.053] 显著性水平: [15. 10. 5. 2.5 1. ] 适配结果 params: FitParams(loc-0.00916569417046395, scale1.012016300795819) 适配结果 success: True 适配结果 message: anderson successfully fit the distribution to the data. [Finished in 5.0s]
