python - Scipy Normaltest はどのように使用されますか?

Question

データセットが通常のディストリビューションであるかどうかをテストするには、scipy で normaltest を使用する必要があります。しかし、使用方法の良い例が見つからないようですscipy.stats.normaltest。

データセットに 100 を超える値があります。

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カイ2乗統計量の2タプル、および関連するp値を返します。正規分布から得られた帰無仮説が与えられたx場合、p値は、その大きい（または大きい）カイ2乗統計が見られる確率を表します。

p-valが非常に小さい場合は、データが正規分布からのものである可能性が低いことを意味します。例えば：

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

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

Answer 2

最初に、scipy.stats.normaltest がほぼ同じであることがわかりました。mstats ライブラリは、マスクされた配列に使用されます。値を無効としてマークし、計算に含めないようにすることができる配列。

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"

「従来、統計では、帰無仮説を棄却するには p 値が 0.05 未満である必要があります。」- http://mathforum.org/library/drmath/view/72065.html