Scipy Normaltest nasıl kullanılır?

Question

Veri kümesinin normal dağıtıcı olup olmadığını sınamak için scipy'de normal testi kullanmam gerekir. Ancak, scipy.stats.normaltest'un nasıl kullanıldığına dair iyi örnekler bulamıyorum.

Veri kümemde 100'den fazla değer var.

Answer 1

In [12]: import scipy.stats as stats 

In [13]: x = stats.norm.rvs(size = 100) 

In [14]: stats.normaltest(x) 
Out[14]: (1.627533590094232, 0.44318552909231262) 

normaltest ki-kare istatistiğinin 2-tuple ve ilgili p değerini verir. x'un normal bir dağılımdan geldiği sıfır hipotezi göz önüne alındığında, p değeri, büyük (veya daha büyük) görünecek bir ki-kare istatistiğinin olasılığını temsil eder.

Eğer p-val değeri çok küçükse, verilerin normal bir dağılımdan gelmesi olası değildir. Örneğin:

In [15]: y = stats.uniform.rvs(size = 100) 

In [16]: stats.normaltest(y) 
Out[16]: (31.487039026711866, 1.4543748291516241e-07) 

Answer 2

Önce scipy.stats.normaltest'in hemen hemen aynı olduğunu öğrendim. Mstats kütüphanesi maskelenmiş diziler için kullanılır. Değerleri geçersiz olarak işaretleyebileceğiniz ve hesaplamaya alınamayan diziler.

import numpy as np 
import numpy.ma as ma 
from scipy.stats import mstats 

x = np.array([1, 2, 3, -1, 5, 7, 3]) #The array needs to be larger than 20, just an example 
mx = ma.masked_array(x, mask=[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0]) 
z,pval = mstats.normaltest(mx) 

if(pval < 0.055): 
    print "Not normal distribution" 

"Geleneksel olarak, istatistik, hipotezini red 0.05'ten az arasında bir p-değer gerekir." - http://mathforum.org/library/drmath/view/72065.html