python绘制正态分布密度曲线,python对数正态分布函数

　　正态分布：

　　如果随机变量X服从数学期望为、方差为2的正态分布，则记为N(，)。

　　期望值决定了密度函数的位置，标准差决定了分布的幅度。当=0，=0时，正态分布为标准正态分布。

　　判断方法包括绘图/k-s检验。

　　1.夏皮罗-维尔克检验(W检验):

　　样本：少于50

　　方法：科学统计夏皮罗(x)

　　官方文档：SciPy v1.1.0参考指南

　　参数：要检查的x数据

　　返回：W-统计量；p值-p值

　　夏皮罗(x)

　　第一个输出结果是统计量，第二个是p值(统计量越接近1，数据越符合正态分布，

　　p值大于指定的显著性水平，接受样本来自服从正态分布的总体的原始假设)“”

　　2.科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫检验(K-S检验):

　　样本：大于300

　　方法：scipy.stats.kstest (RVs，CDF，args=()，n=20，alternative=双侧，mode=近似)

　　官方文档：SciPy v0.14.0参考指南

　　参数：RVs-要检查的数据，可以是字符串，也可以是数组；

　　CDF-要设置的检验，这里设置为norm，即正态性检验；

　　替代-设置单尾检验，默认为双侧，也可以设置为单侧检验。您可以选择“较小”或“较大”

　　返回：W-统计量；p值-p值

　　scipy.stats.kstest(rvs，cdf，args=()，N=20，alternative=two_sided ，mode=approx ，**kwds)

　　第一个输出结果是统计量，第二个是p值(注意：统计量越接近0，数据越符合标准正态分布，

　　如果P值大于显著性水平，通常为0.05，接受原假设，则判断样本总体服从正态分布)“”

　　3.安德森-达林试验：

　　方法：scipy.stats.anderson (x，dist= norm )

　　该方法由scipy.stats.kstest改进而来，可以用正态分布、指数分布、Logistic分布和Gumbel分布进行检验。默认参数为norm，即正态性检验。

　　官方文档：SciPy v1.1.0参考指南

　　参数：x-要检查的数据；dist-设置要检查的分配类型。

　　返回：statistic-statistics；critical _ values-评估值；显著性水平-显著性水平

　　scipy.stats.anderson (x，dist=norm )

　　4.正态分布检验：

　　样本量大于20，小于50。normaltest采用DAgostino-Pearson综合检验法，每组样本量大于20。

　　方法：scipy.stats.normaltest (a，axis=0)

　　这种方法专门用于检查数据是否正态分布，

　　官方文档：SciPy v0.14.0参考指南

　　参数：a-要检查的数据；轴-可以设置为整数或留空。如果设置为none，则待检查的数据将作为单独的数据集进行检查。

　　测试。默认值为0，即从0轴开始逐行检查。

　　Returns: K2-S 2k2，S是skewtest返回的z-score，k是kurtosistest返回的z-score，是标准化值；p值-p值

　　scipy.stats.normaltest(a，轴=0)

　　第一个输出结果是统计量，第二个是P值(注意：P值大于0.05的显著性水平，样本数据被认为是正态分布)

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