python正态分布采样,python标准正态分布函数

　　这个正态分布检验的数据被描述为什么是正态？温度、性别和心率中的数据，其中数据源包含三个数据：体温、性别和心率。这次选择文章中的一个问题来实现，就是样本中的体温是否符合正态分布。

　　正态性的检验称为正态性检验，通过样本数据判断总体是否服从正态分布。

　　为了方便后面的数据，data.txt只包含体温这一列。

　　1.初步判断样本数据是否符合正态分布导入numpy as NP导入pandas as PD导入matplotlib . py plot as PLT datas=PD . read _ table(r d:\ normal _ test \ data . txt ，encoding=utf-8 ，names=[ Temperature ])fig=PLT . fig(fig size=(10，6))ax2=fig.add_subplot(1，1，1)datas.hist(bins=50，Ax=ax2)data . plot(kind= 1

　　从输出结果图可以看出，直方图呈现明显的正态分布特征。

　　2.直接用算法做KS测试：import numpy as NP import pandas as PD import matplotlib . py plot as PLT from scipy import stats data=PD . read _ table(r d:\ normal _ test \ data . txt ，encoding=utf-8 ，names=[Temperature])df=pd。DataFrame(data，Columns=[温度]) u=df [温度]。mean () #计算的平均值std=df[温度]。std() #计算标准差# kstest方法中的参数有：待测数据，检验方法(这里设置为范数分布)，均值标准差#返回两个值：statistic D值，pvalue P值#当P值大于0.05时，表示待测数据符合正态分布结果=stats . kstest(df[ temperature ]， norm ，(u，std))。print(结果)的输出结果是：

　　检验结果(statistics=0.06472685044046644，pvalue=0.645030731743997)从输出结果来看，pvalue为0.645，大于0.05，可以接受体温符合正态分布的假设。

　　综合以上两种测试方法的输出结果，样品的温度数据符合正态分布。

　　参考什么叫正常？体温、性别和心率

　　测试数据集

　　数据分析的正态分布检验及python实现

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