python 实现检验33品种数据是否是正态分布

在Python编程中，检验数据是否符合正态分布是一项常见的统计任务，尤其在数据分析和机器学习领域。正态分布，也称为高斯分布，是一种连续分布，其形状是对称的，有一个明确的平均值（均值）和标准偏差。如果数据遵循正态分布，那么可以利用该特性进行更深入的统计分析，如假设检验、置信区间的计算等。 在这个示例中，作者分享了一段Python代码，用于检查33种不同品种的数据是否符合正态分布。他们导入了必要的库，包括`pandas`用于数据处理，`numpy`进行数值计算，`matplotlib.pyplot`用于数据可视化，以及`statsmodels`库中的几个模块，如`tsa.stattools`、`api`和`sandbox.stats.runs`，这些模块提供了统计检验和图形化方法。 代码的核心部分是一个循环，遍历33个品种的数据。每个品种的数据存储在一个CSV文件中，通过`pd.read_csv()`读取并转换为DataFrame对象。然后，从DataFrame中提取出"close"列，并应用自然对数转换以减小数据的偏斜程度。接下来，计算对数收盘价与前一日对数收盘价的差值，并删除缺失值，得到一个差分序列`r`。 为了评估数据的正态性，代码计算了差分序列的长度、均值、标准差、方差、偏度和峰度。这些统计量可以帮助我们初步判断数据是否接近正态分布。偏度衡量数据分布的对称性，峰度则表示数据分布的尖峰程度，与正态分布的峰度（3）相比，可以了解数据分布的陡峭程度。 例如，对于品种“cu”，其长度为4976，均值约为0.0001215，标准差约为0.01428，方差约为0.0002038，偏度约为-0.1603，峰度约为2.6425。偏度接近0表示数据分布对称，峰度略高于正态分布的峰度，可能意味着数据分布稍微偏陡峭。 此外，代码还使用`qqplot`函数生成了QQ图（Quantile-Quantile Plot），这是一种直观地比较数据分布与正态分布之间关系的图形工具。如果数据点在QQ图上近似于一条直线，那么可以认为数据遵循正态分布。 代码中还引入了一个名为`runstest_1samp`的函数，这是`statsmodels.sandbox.stats.runs`模块中的一个统计测试，用于检验数据序列是否来源于二项分布。虽然这不是直接检验正态性的方法，但可以作为另一种验证数据性质的手段。 这段Python代码提供了一个全面的流程，用于检查时间序列数据是否符合正态分布，包括计算统计量、绘制QQ图以及使用跑数检验。这种方法对于金融、经济或其他领域的数据分析师来说非常实用，可以为他们的数据分析工作提供有力的支持。