Как определить распределение выборки python? 📊

    import numpy as np
    
    # Создание случайной выборки с нормальным распределением
    sample = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)
    
    # Определение распределения выборки
    distribution = np.histogram(sample, bins='auto')[1]
    
    # Вывод распределения
    print(distribution)
    

Как определить распределение выборки в Python

Определение распределения выборки является важным шагом при анализе данных. Распределение помогает нам понять, как данные распределены и какие статистические свойства они имеют. В этой статье мы рассмотрим, как определить распределение выборки с помощью Python.

1. Импорт необходимых библиотек

import pandas as pd
import seaborn as sns

Мы будем использовать библиотеку Pandas для загрузки данных и библиотеку Seaborn для визуализации распределений.

2. Загрузка данных

data = pd.read_csv('data.csv')

Вам следует заменить 'data.csv' на путь к вашему файлу данных. Убедитесь, что ваш файл данных содержит столбец с числовыми значениями, которые вы хотите проанализировать.

3. Визуализация данных

sns.displot(data['column_name'], kde=True)

Замените 'column_name' на имя столбца, содержащего данные, которые вы хотите проанализировать. Функция displot из библиотеки Seaborn позволяет визуализировать распределение данных и генерировать график плотности (KDE) для более точного представления распределения.

4. Анализ распределения

После визуализации данных, вы можете анализировать распределение на основе формы графика и статистических метрик.

а) Нормальное распределение: Если график похож на колокол, а KDE сглаженно и приближенно соответствует графику, то вероятно, что данные имеют нормальное распределение. Можно использовать проверку на нормальность, такую ​​как тест Шапиро-Уилка, для подтверждения этого предположения.

from scipy.stats import shapiro

stat, p = shapiro(data['column_name'])
if p > 0.05:
    print("Распределение является нормальным")
else:
    print("Распределение не является нормальным")

б) Равномерное распределение: Если график не имеет ярко выраженного пика и KDE равномерно распределено, то данные могут быть равномерно распределены. Однако стоит использовать дополнительные тесты, такие как тест Колмогорова-Смирнова, для подтверждения этой гипотезы.

from scipy.stats import kstest

stat, p = kstest(data['column_name'], 'uniform')
if p > 0.05:
    print("Распределение является равномерным")
else:
    print("Распределение не является равномерным")

в) Другие распределения: Если график и KDE не соответствуют ни одному из известных распределений, данные могут иметь другое распределение. В таких случаях можно использовать другие тесты, такие как тесты Колмогорова-Смирнова или Андерсона-Дарлинга, для проверки гипотезы о конкретном распределении.

5. Вывод

Определение распределения выборки является важным шагом в анализе данных. Используя Python и библиотеки Pandas и Seaborn, мы можем визуализировать данные и определить, какое распределение им соответствует. Обратите внимание, что статистические тесты требуются для подтверждения предположений о конкретном распределении. Эта информация может быть полезной при принятии решений и применении соответствующих методов анализа данных.