正太檢驗(yàn)，又稱正態(tài)性檢驗(yàn)，是一種用于檢查數(shù)據(jù)集是否符合正態(tài)分布的統(tǒng)計(jì)方法。在Python中，可以使用 scipy.stats 模塊來進(jìn)行正態(tài)檢驗(yàn)。

from scipy import stats
import numpy as np
#生成隨機(jī)數(shù)
data = np.random.normal(0, 1, 1000)
#進(jìn)行正態(tài)檢驗(yàn)
stat, p = stats.normaltest(data)
#輸出檢驗(yàn)結(jié)果
print("統(tǒng)計(jì)量：", stat)
print("p值：", p)
if p >0.05:
print("數(shù)據(jù)集符合正態(tài)分布")
else:
print("數(shù)據(jù)集不符合正態(tài)分布")

在這段代碼中，我們首先使用 numpy 生成了一個(gè)包含1000個(gè)隨機(jī)數(shù)的數(shù)據(jù)集，然后使用 stats.normaltest 函數(shù)對這個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行正態(tài)檢驗(yàn)。這個(gè)函數(shù)會(huì)返回兩個(gè)值：統(tǒng)計(jì)量和 p 值。

p 值是一個(gè)在0到1之間的數(shù)，用于評估數(shù)據(jù)集是否服從正態(tài)分布的程度。通常，p值小于0.05被認(rèn)為是不顯著，數(shù)據(jù)集就不能被認(rèn)為是符合正態(tài)分布。如果p值大于0.05，則認(rèn)為數(shù)據(jù)集服從正態(tài)分布。

使用 Python 進(jìn)行正態(tài)檢驗(yàn)非常簡單，而且非常有用。在許多數(shù)據(jù)分析任務(wù)中，我們需要知道數(shù)據(jù)集是否符合正態(tài)分布，以選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法。通過使用 Python 進(jìn)行正態(tài)檢驗(yàn)，我們可以快速、準(zhǔn)確地對數(shù)據(jù)集進(jìn)行評估，從而更好地完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)。