如何在Python中执行 Shapiro-Wilk 测试

在本文中，我们将研究在Python中执行 Shapiro-wilk 测试的各种方法。

Shapiro-Wilk 检验是一种正态性检验，它确定给定样本是否来自正态分布。夏皮罗-威尔克检验或夏皮罗检验是常客统计中的正态性检验。夏皮罗检验的原假设是总体呈正态分布。

使用 shapiro()函数的 Shapiro-Wilk 测试

在这种方法中，用户需要使用 scipy.stats 库中的所需参数调用 shapiro()函数，以使用Python编程语言对给定数据进行 Shapiro-Wilk 测试。

Syntax: shapiro(x)

Parameters:

• x: Array of sample data.

Returns:

   statistic: The test statistic.

   p-value: The p-value for the hypothesis test.

这是一个假设检验，两个假设如下：

• Ho（接受）：样本来自正态分布。（Po>0.05）
• Ha（拒绝）：样本不是来自正态分布。

示例 1：在Python中对正态分布样本进行 Shapiro-Wilk 检验

在此示例中，我们将简单地使用 scipy.stats 库中的 shapiro()函数对Python中包含 500 个数据点的随机生成数据进行 Shapiro-Wilk 测试。

Python3

# import useful library
import numpy as np
from scipy.stats import shapiro
from numpy.random import randn
  
# Create data
gfg_data = randn(500)
  
# conduct the  Shapiro-Wilk Test
shapiro(gfg_data)

输出：

(0.9977102279663086, 0.7348126769065857)

输出解释：

由于在上面的示例中，p 值为 0.73，大于阈值（0.5），即 alpha（0.5），因此我们无法拒绝原假设，即我们没有足够的证据表明样本不会出现从正态分布。

示例 2：在Python中对非正态分布样本进行 Shapiro-Wilk 测试

在此示例中，我们将简单地使用 scipy.stats 库中的 shapiro()函数对Python中包含 100 个数据点的激情分布数据中随机生成的数据进行 Shapiro-Wilk 测试。

Python3

# import useful library
import numpy as np
from numpy.random import poisson
from numpy.random import seed
from scipy.stats import shapiro
from numpy.random import randn
  
seed(0)
# Create data
gfg_data = poisson(5, 200)
  
# conduct the  Shapiro-Wilk Test
shapiro(gfg_data)

输出：

(0.966901957988739, 0.00011927181185455993)

输出解释：

由于在上面的示例中，p 值为 0.0001，小于 alpha(0.5)，因此我们拒绝原假设，即我们有足够的证据表明样本不是来自正态分布。