[PYTHON] Überprüfung der Normalverteilung

Was ist das

Wir haben es mit Docker einfacher gemacht, zu überprüfen, ob Ihre Daten normal verteilt sind.

Wie benutzt man

Beim Testen mit Dummy-Daten

bash

python -c "import numpy; print(str(list(numpy.random.normal(size=100)))\
  .strip('[]'))" | docker run -i --rm tsutomu7/test_normal > test.htm
firefox test.htm

Wenn Sie dies oben tun, wird es wie folgt angezeigt.

Beim Testen aus einer Datei (data.csv)

bash

docker run -i --rm tsutomu7/test_normal < data.csv > test.htm
firefox test.htm

Was machst du

--Überprüfen Sie die Anzahl der Daten (ist sie groß genug) --Hydrometrisches Display (glockenförmig) --QQ-Plotanzeige (ob sie auf einer geraden Linie ausgerichtet ist)

• Shapiro Wilk Test

Wenn Sie eine gleichmäßige Verteilung wie unten gezeigt verwenden, wird diese nicht als Normalverteilung beurteilt.

bash

python -c "import numpy; print(str(list(numpy.random.random(size=1000)))\
  .strip('[]'))" | docker run -i --rm tsutomu7/test_normal > test.htm
firefox test.htm

das ist alles