python实现Shapiro-Wilk正态分布检验

Shapiro-Wilk检验

Shapiro-Wilk检验等显著性假设检验方法，则从统计学意义上将样本分布与正态分布进行比较，以确定数据是否显示出与正态性的偏离或符合。

SW检验有两个基本假设：

H0:样本所来自的总体分布服从正态分布
H1:样本所来自的总体分布不服从正态分布

两个假设互斥最终仅有一个成立。哪一个成立呢，我们直接看统计软件帮我们计算得到显著性概率sig值或p值，当p值＞0.05时，没有理由拒绝H0，则认为样本所来自的总体分布服从正态分布。否则不是正态分布。

# Example of the Shapiro-Wilk Normality Test
from scipy.stats import shapiro
data = [0.873, 2.817, 0.121, -0.945, -0.055, -1.436, 0.360, -1.478, -1.637, -1.869]
stat, p = shapiro(data)
print('stat=%.3f, p=%.3f' % (stat, p))
if p > 0.05:print('Probably Gaussian')
else:print('Probably not Gaussian

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