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关于数据质量管理之正态分布验证

数据质量管理中很重要的一个部分就是数据的离散程度,通常而言,连续值性数据录入是遵循正态分布的,从直方图上容易看,但如何自动化验证数据满足正态分布呢,本文尝试了kstest,normaltest,shaprio...等方法,最终结论是建议通过normaltest作为正态分布验证标准,p值>0.05,此外也尝试拓展dataframe.describe,并为以后的数据质量收集做好准备。...6.988333 # 75%+1.5dist 12.627930 12.612547 # 25%-1.5dist 7.359305 7.419308 # 可再追加各列是否满足正态分布...# 参数loc(float):正态分布的均值,对应着这个分布的中心。...loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布, # 参数scale(float):正态分布的标准差,对应分布的宽度,scale越大,正态分布的曲线越矮胖,scale越小,曲线越高瘦。

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    Python学分析 - 正态分布

    正态分布(Normal Distribution) 1、正态分布是一种连续分布,其函数可以在实线上的任何地方取值。 2、正态分布由两个参数描述:分布的平均值μ和方差σ2 。...3、正态分布的取值可以从负无穷到正无穷。...3、Z-score 是非标准正态分布标准化后的x 即 z = (x−μ) / σ #显示标准正态分布曲线图 1 import numpy as np 2 import scipy.stats as...Probability density') # probobility of observing each of these observations 14 plt.show() View Code 标准正态分布表...表头的横向表示小数点后第二位,表头的纵向则为整数部分以及小数点后第一位;两者联合作为完整的x,坐标轴的横轴 # 显示标准正态分布表格 1 import numpy as np 2 from scipy.stats

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    正态分布

    正态分布 什么是正态分布呢?正态分布也叫作常态分布,就是正常的状态下,呈现的分布情况。 举个例子: 比如你可能会问班里的考试成绩是怎样的?这里其实指的是大部分同学的成绩如何。...以下图为例,在正态分布中,大部分人的成绩会集中在中间的区域,少部分人处于两头的位置。正态分布的另一个好处就是,如果你知道了自己的成绩,和整体的正态分布情况,就可以知道自己的成绩在全班中的位置。 ?...来源:互联网 另一个典型的例子就是,美国 SAT 考试成绩也符合正态分布。...而且美国本科的申请,需要中国高中生的 GPA 在 80 分以上(百分制的成绩),背后的理由也是默认考试成绩属于正态分布的情况。 为了让成绩符合 正态分布 ,出题老师是怎么做的呢?...Python 的 SciKit-Learn 库使用 SciKit-Learn 是 Python 的重要机器学习库,它帮我们封装了大量的机器学习算法,比如分类、聚类、回归、降维等。

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    Python数据科学:正态分布与t检验

    区间估计用到了中心极限定理,表现为如果抽样多次,每次抽样都有一个均值,产生的多个均值服从正态分布。 就可以利用正态分布的性质,推断出样本均值出现在某区间范围的概率。...正态分布:关于均值左右对称的,呈钟形。且均值和标准差具有代表性。均值=中位数=众数。 在现实生活中,男女身高(性别有影响需区分开)、体重、考试成绩都是属于正态分布。...生成电影评分QQ图,观察电影评分与正态分布的接近程度。...# qqplot检验数据是否服从正态分布 sm.qqplot(df.score, fit=True, line='45') plt.show() 运行代码后得到下图,其中样本点越靠近红色线说明变量越趋近正态分布...下面在Python中进行单样本t检验,使用电影评分数据,假设均值为8.8分。

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    Python之二项分布、正态分布

    ,然后讲解什么是正态分布,如何通过python代码实现图形绘制,接着,咱们讲解一下二项分布转换正态分布求解的条件,通过python来看一下,为什么二项分布在某种条件下是可以转换成正态分布近似求解。...正态分布 ?...正态分布(Normal distribution),又名高斯分布,如果随机变量X的概率密度函数可以写成如下形式: 我们称该随机变量服从正态分布,μ代表均值,σ^2代表方差,当μ=0,σ^2=1时,又叫做标准正态分布...02 python绘制正态分布 闲言碎语不多讲,咱们先上图: ? ?...01 python实现 当取n=100,p=0.147时,我们分别绘制二项分布图和正态分布图形如下(深色柱形图代表二项分布,浅色曲线代表正态分布): ? ?

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    【说站】python正态分布中的normal函数

    python正态分布中的normal函数 概念 1、正态分布又名高斯分布,是人们最常用的描述连续型随机变量的概率分布。...在金融学研究中,收益率等变量的分布假定为正态分布或者对数正态分布(取对数后服从正态分布)。因为形状的原因,正态分布曲线也被经常称为钟形曲线。...正态分布随机数的生成函数是normal() 2、语法为: normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数loc:表示正态分布的均值 参数scale:表示正态分布的标准差...,默认为1 参数size:表示生成随机数的数量 实例 # 生成五个标准正态分布随机数 Norm = np.random.normal(size=5) # 求生成的正态分布随机数的密度值 stats.norm.pdf...(Norm) # 求生成的正态分布随机数的累积密度值 stats.norm.cdf(Norm) 以上就是python正态分布中normal函数的介绍,希望对大家有所帮助。

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    数据分析之正态分布检验及python实现

    正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。...正太性检验 利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验,它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。...QQ图判断 # QQ图通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较,从而来检验数据的分布情况 # QQ图是一种散点图,对应于正态分布的QQ图,就是由标准正态分布的分位数为横坐标,样本值为纵坐标的散点图...KS检验,理论推导 使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布 使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布 data = [87,77,92,68,80,78,84,77,81,80,80,77,92,86...因此上面的数据服从正态分布。且一般情况下, stats.kstest(df[‘value’], ‘norm’, (u, std))一条语句就得到p值的结果。

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    正态分布为什么常见?

    统计学里面,正态分布(normal distribution)最常见。男女身高、寿命、血压、考试成绩、测量误差等等,都属于正态分布。..."多个独立统计量的和的平均值,符合正态分布。" 上图中,随着统计量个数的增加,它们和的平均值越来越符合正态分布。...每一种因素对身高的影响都是一个统计量,不管这些统计量本身是什么分布,它们和的平均值符合正态分布。(注意:男性身高和女性身高都是正态分布,但男女混合人群的身高不是正态分布。)...这是为什么呢,财富明明也受到多种因素的影响,怎么就不是正态分布呢? 原来,正态分布只适合各种因素累加的情况,如果这些因素不是彼此独立的,会互相加强影响,那么就不是正态分布了。...统计学家发现,如果各种因素对结果的影响不是相加,而是相乘,那么最终结果不是正态分布,而是对数正态分布(log normal distribution),即x的对数值log(x)满足正态分布

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    正态分布为什么常见

    正态分布为什么常见?真正原因是中心极限定理(central limit theorem)。 "多个独立统计量的和的平均值,符合正态分布。"...每一种因素对身高的影响都是一个统计量,不管这些统计量本身是什么分布,它们和的平均值符合正态分布。(注意:男性身高和女性身高都是正态分布,但男女混合人群的身高不是正态分布。)...这是为什么呢,财富明明也受到多种因素的影响,怎么就不是正态分布呢? 原来,正态分布只适合各种因素累加的情况,如果这些因素不是彼此独立的,会互相加强影响,那么就不是正态分布了。...统计学家发现,如果各种因素对结果的影响不是相加,而是相乘,那么最终结果不是正态分布,而是对数正态分布(log normal distribution),即 x 的对数值log(x)满足正态分布 。...这就是说,财富的对数值满足正态分布

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