這篇文章主要講解了如何實(shí)現(xiàn)Python數(shù)據(jù)正態(tài)性檢驗(yàn)，內(nèi)容清晰明了，對(duì)此有興趣的小伙伴可以學(xué)習(xí)一下，相信大家閱讀完之后會(huì)有幫助。

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在做數(shù)據(jù)分析或者統(tǒng)計(jì)的時(shí)候，經(jīng)常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)正態(tài)性的檢驗(yàn)，因?yàn)楹芏嗉僭O(shè)都是基于正態(tài)分布的基礎(chǔ)之上的，例如：T檢驗(yàn)。

在Python中，主要有以下檢驗(yàn)正態(tài)性的方法：

1.scipy.stats.shapiro ——Shapiro-Wilk test，屬于專門用來(lái)做正態(tài)性檢驗(yàn)的模塊，其原假設(shè)：樣本數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布。

注：適用于小樣本。

其函數(shù)定位為：

def shapiro(x):
  """
  Perform the Shapiro-Wilk test for normality.

  The Shapiro-Wilk test tests the null hypothesis that the
  data was drawn from a normal distribution.

  Parameters
  ----------
  x : array_like
    Array of sample data.

  Returns
  -------
  W : float
    The test statistic.
  p-value : float
    The p-value for the hypothesis test.

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當(dāng)前題目：如何實(shí)現(xiàn)Python數(shù)據(jù)正態(tài)性檢驗(yàn)-創(chuàng)新互聯(lián)
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