PYTHON ТЕСТ ШАПИРО УИЛКА

Шапиро-Уилк тест - это статистический тест, который используется для проверки нормальности распределения данных. Он определяет, является ли выборка данных нормально распределенной или нет. В Python, можно использовать библиотеку SciPy, чтобы выполнить шапиро-уилк тест.

Для выполнения шапиро-уилк теста в Python с помощью библиотеки SciPy, необходимо выполнить следующие шаги:

import scipy.stats as stats
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
stat, p = stats.shapiro(data)
print('Statistics=%.3f, p=%.3f' % (stat, p))


В этом примере мы импортируем модуль scipy.stats и создаем массив данных. Затем мы применяем функцию shapiro из библиотеки scipy.stats для выполнения шапиро-уилк теста на массиве данных. Функция shapiro возвращает два значения: статистику теста и p-значение. После этого мы выводим результат на экран с помощью функции print.

Открытое собеседование по статистике с Анатолием Карповым - pygame.rus

6. Normal Probability Plot and Shapiro Wilk Test using Python

Анализ нормальности распределения STATISTICA #2 - СТАТИСТИКА STATISTICA

Как проверить гипотезу о нормальном распределении ген. совокупности? Критерий согласия Пирсона

Checking for Data Normality with Python

Лекция 5. Проверка статистических гипотез (теоретическое введение)

Лекция 6. Проверка статистических гипотез (процедуры Python)

Нормальное Распределение за 6 Минут

10-09 Критерий Колмогорова

Новые материалы:

• Python множественная линейная регрессия
• Как обновить matplotlib в python
• Как установить библиотеку numpy в python
• Python matplotlib размер графика
• Как передаются переменные в python
• Python число эйлера
• Django 4 в примерах
• Поиск в json python
• Книга black hat python
• Как добавить python в path
• Как число перевести в массив python
• Что не стоит тестировать в django проекте
• Numpy нормальное распределение
• Бизнес логика в django