Python中n维数据的统计高斯检验

在Python中，对于n维数据的统计高斯检验，可以使用SciPy库中的stats模块来实现。stats模块提供了丰富的统计函数和分布模型，包括高斯分布（正态分布）。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import numpy as np
from scipy import stats

接下来，我们可以使用numpy库生成n维数据，假设我们有一个3维数据集：

data = np.random.randn(100, 3)

然后，我们可以使用stats模块中的函数进行高斯检验。其中，stats.shapiro函数可以用于计算Shapiro-Wilk检验的统计量和p-value，用于检验数据是否服从正态分布。示例如下：

statistic, p_value = stats.shapiro(data)

在这个例子中，statistic是Shapiro-Wilk检验的统计量，p_value是对应的p-value。如果p-value小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即数据不服从正态分布。

对于n维数据的统计高斯检验，可以根据具体需求选择适当的统计方法和函数。除了Shapiro-Wilk检验，还有其他常用的检验方法，如Kolmogorov-Smirnov检验、Anderson-Darling检验等。

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