如何用python实现假设检验
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import scipy
# K-S检验
# 特点是比较严格，基于的原理是CDF，理论上可以检验任何分布。
scipy.stats.kstest(a_vector_like_data, 'norm')
# Shapiro检验
# 专门用来检验正态分布。
scipy.stats.shapiro(a_vector_like_data)
# Normal检验
# 原理是基于数据的skewness和kurtosis，如不明白这两个意思，自行百度。
scipy.stats.normaltest(a_vector_like_data)
# Anderson检验
# 是ks检验的正态检验加强版。
scipy.stats.anderson(a_vector_like_data, dist='norm')
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