python_数据分析_正态分布
2020-12-13 05:57
标签：web nbsp div ase 就是 class reader imp rom Kolmogorov-Smirnov 与 Shapiro-Wilk 模型正态分布检验 R中stats包中内置的ks.test()，可以用于检验标准分布，但这个检验方法效率并不高，且需要在大样本情形下，lz20个数据，。。 这。。。。当时这个ks.test就是最原始的KS检验，至于lz想要在SPSS中得到相同的结果，please choose 非参检验，当然如果lz想要在R中得到与你之前spss中相同的结果， please 加载nortest包，使用lillie.test()函数;原因就在于他使用了lillie修正，当然lz一定要用ks.test的话也可以，用ks.test(a1,"pnorm",0.4806,0.23307)即可~ https://www.cnblogs.com/webRobot/p/6760839.html python_数据分析_正态分布 标签：web nbsp div ase 就是 class reader imp rom 原文地址：https://www.cnblogs.com/renfanzi/p/11157429.html
Spss
stata
R语言正态分布
python
import savReaderWriter
from scipy.stats import shapiro
from statsmodels.stats.diagnostic import lillifors
from scipy.stats import kstest
val = []
with savReaderWriter.SavReader("/opt/code/zkey_twice_mp/test/1111.sav", ioUtf8=True) as read:
# 如果不用ioutf8， 汉字十六进制\被转义，更麻烦
for i in read:
# print(i)
val.append(i[7])
print(val)
stat, p = shapiro(val)
print("stat为：%f" % stat, "p值为：%f" % p)
# =================================================
stat, p= kstest(val, ‘norm‘, mode=‘approx‘)
print("stat为：%f" % stat, "p值为：%f" % p)
stat, p= lillifors(val)
print("stat为：%f" % stat, "p值为：%f" % p)
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