Как проверить данные на нормальность распределения в Python: простые шаги и советы

Чтобы проверить данные на нормальность распределения в Python, можно воспользоваться различными статистическими тестами. Вот несколько примеров:

Shapiro-Wilk тест:

from scipy.stats import shapiro

# Пример данных
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# Проверка на нормальность распределения
stat, p = shapiro(data)

# Вывод результатов
if p > 0.05:
    print("Данные имеют нормальное распределение")
else:
    print("Данные не имеют нормального распределения")

Критерий согласия Колмогорова-Смирнова:

from scipy.stats import kstest, norm

# Пример данных
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# Проверка на нормальность распределения
stat, p = kstest(data, norm.cdf)

# Вывод результатов
if p > 0.05:
    print("Данные имеют нормальное распределение")
else:
    print("Данные не имеют нормального распределения")

Андерсон-Дарлинг тест:

from scipy.stats import anderson

# Пример данных
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# Проверка на нормальность распределения
result = anderson(data)

# Вывод результатов
if result.statistic < result.critical_values[2]:
    print("Данные имеют нормальное распределение")
else:
    print("Данные не имеют нормального распределения")

Это лишь некоторые из доступных методов для проверки нормальности распределения в Python. Важно помнить, что результаты тестов должны интерпретироваться с осторожностью и учитываться вместе с другими анализами данных.

Как проверить данные на нормальность распределения в Python

В статистике нормальное распределение, также называемое распределением Гаусса, является одним из самых распространенных и важных распределений. Оно используется во многих областях, включая анализ данных и машинное обучение. Проверка данных на соответствие нормальному распределению может быть важным шагом в процессе анализа данных. В этой статье мы рассмотрим несколько способов выполнить эту проверку с использованием Python.

1. Визуальный анализ

Первым шагом в проверке данных на нормальность может быть визуальный анализ. Мы можем построить график, который позволяет нам оценить, насколько точки данных находятся близко к линии нормального распределения.

Для этого мы можем использовать библиотеку seaborn и ее функцию distplot. Они позволяют нам построить гистограмму данных и наложить на нее линию нормального распределения.

import seaborn as sns

# Замените data на ваши реальные данные
sns.distplot(data, fit=sns.norm)

Если данные близки к нормальному распределению, то гистограмма будет очень похожа на линию, описывающую распределение. Если данные сильно отклоняются от линии нормального распределения, это может указывать на нарушение нормальности распределения.

2. Критерий Шапиро-Уилка

Критерий Шапиро-Уилка является одним из статистических тестов, которые позволяют нам проверить гипотезу о том, что данные имеют нормальное распределение. В Python мы можем использовать функцию shapiro из библиотеки scipy.stats для выполнения этого теста.

from scipy.stats import shapiro

# Замените data на ваши реальные данные
stat, p = shapiro(data)

# Вывод результатов
alpha = 0.05
if p > alpha:
    print("Данные имеют нормальное распределение")
else:
    print("Данные не имеют нормальное распределение")

Если p-значение больше заданного уровня значимости (обычно 0.05), то мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу о нормальности распределения. Если p-значение меньше уровня значимости, то мы можем сделать вывод, что данные не имеют нормального распределения.

3. Тест Колмогорова-Смирнова

Тест Колмогорова-Смирнова также является статистическим тестом на соответствие распределения. Он рассчитывает разницу между эмпирической функцией распределения данных и выбранной моделью распределения. В Python мы можем использовать функцию kstest из библиотеки scipy.stats для выполнения этого теста.

from scipy.stats import kstest

# Замените data на ваши реальные данные
stat, p = kstest(data, 'norm')

# Вывод результатов
alpha = 0.05
if p > alpha:
    print("Данные имеют нормальное распределение")
else:
    print("Данные не имеют нормальное распределение")

Если p-значение больше уровня значимости, то мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу о нормальности распределения. Если p-значение меньше уровня значимости, то мы можем сделать вывод, что данные не имеют нормального распределения.

4. Тест Д'Агостино-Пирсона

Тест Д'Агостино-Пирсона также является статистическим тестом на соответствие распределения. Он основан на анализе асимметрии и эксцесса данных. В Python мы можем использовать функцию normaltest из библиотеки scipy.stats для выполнения этого теста.

from scipy.stats import normaltest

# Замените data на ваши реальные данные
stat, p = normaltest(data)

# Вывод результатов
alpha = 0.05
if p > alpha:
    print("Данные имеют нормальное распределение")
else:
    print("Данные не имеют нормальное распределение")

Если p-значение больше уровня значимости, то мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу о нормальности распределения. Если p-значение меньше уровня значимости, то мы можем сделать вывод, что данные не имеют нормального распределения.

Заключение

Проверка данных на нормальность распределения является важным шагом в анализе данных и предоставляет информацию о том, насколько данные соответствуют нормальному распределению. В этой статье мы рассмотрели несколько способов выполнить эту проверку с помощью Python, включая визуальный анализ, критерий Шапиро-Уилка, тест Колмогорова-Смирнова и тест Д'Агостино-Пирсона. Использование этих тестов позволяет нам сделать выводы о нормальности распределения данных и принять соответствующие решения в анализе и моделировании.