正态分布
在实际数据分析过程中并不是所有数据都是满足正态分布
并不是必须满足正态分布才能分析
通过正太分布作为参考去理解事物规律
直方图初判 / QQ图判断 / K-S检验
直方图初判
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline
# 直方图初判
s = pd.DataFrame(np.random.randn(1000)+10,columns = [\'value\'])
print(s.head())
# 创建随机数据+10 就是μ往前+10
fig = plt.figure(figsize = (10,6))
ax1 = fig.add_subplot(2,1,1) # 创建子图1
ax1.scatter(s.index, s.values)
plt.grid()
# 绘制数据分布图
ax2 = fig.add_subplot(2,1,2) # 创建子图2
s.hist(bins=30,alpha = 0.5,ax = ax2)
s.plot(kind = \'kde\', secondary_y=True,ax = ax2)
plt.grid()
# 绘制直方图
# 呈现较明显的正太性
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
参考直线：四分之一分位点和四分之三分位点这两点确定，看散点是否落在这条线的附近
绘制思路
① 在做好数据清洗后，对数据进行排序（次序统计量：x(1)<x(2)<....<x(n)）
② 排序后，计算出每个数据对应的百分位p{i}，即第i个数据x(i)为p(i)分位数，其中p(i)=(i-0.5)/n （pi有多重算法，这里以最常用方法为主）
③ 绘制直方图 + qq图，直方图作为参考
s = pd.DataFrame(np.random.randn(1000)+10,columns = [\'value\'])
print(s.head())
# 创建随机数据 rand 就不是正态分布的
mean = s[\'value\'].mean()
std = s[\'value\'].std()
print(\'均值为：%.2f，标准差为：%.2f\' % (mean,std))
print(\'------\')
# 计算均值，标准差
s.sort_values(by = \'value\', inplace = True) # 重新排序
s_r = s.reset_index(drop = False) # 重新排序后，更新index
s_r[\'p\'] = (s_r.index - 0.5) / len(s_r)
s_r[\'q\'] = (s_r[\'value\'] - mean) / std
print(s_r.head())
print(\'------\')
# 计算百分位数 p(i)
# 计算q值
st = s[\'value\'].describe()
x1 ,y1 = 0.25, st[\'25%\']
x2 ,y2 = 0.75, st[\'75%\']
print(\'四分之一位数为：%.2f，四分之三位数为：%.2f\' % (y1,y2))
print(\'------\')
# 计算四分之一位数、四分之三位数
fig = plt.figure(figsize = (10,9))
ax1 = fig.add_subplot(3,1,1) # 创建子图1
ax1.scatter(s.index, s.values)
plt.grid()
# 绘制数据分布图
ax2 = fig.add_subplot(3,1,2) # 创建子图2
s.hist(bins=30,alpha = 0.5,ax = ax2)
s.plot(kind = \'kde\', secondary_y=True,ax = ax2)
plt.grid()
# 绘制直方图
ax3 = fig.add_subplot(3,1,3) # 创建子图3
ax3.plot(s_r[\'p\'],s_r[\'value\'],\'k.\',alpha = 0.1)
ax3.plot([x1,x2],[y1,y2],\'-r\')
plt.grid()
# 绘制QQ图，直线为四分之一位数、四分之三位数的连线，基本符合正态分布
KS检验
比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法
样本数据的累计频数分布于特定的理论分布比较（比如正态分布），如果两者差距小，则推论样本分布取自某特定分布。
假设检验问题：
H0:样本的总体分布 服从 某种特定分布
H1:样本的总体分布 不服从 某特定分布
Fn(x)—样本的累计分布函数
F0(x)—理论分布的分布函数
D —Fn(x)与F0(x) 差值的绝对值最大值
D = max |Fn(x)-F0(x)|
D>D(n,α) 相比较 —p>0.05 则接受H0，P<0.05则拒绝H0，接受H1
代码实现
data = [87,77,92,68,80,78,84,77,81,80,80,77,92,86,
76,80,81,75,77,72,81,72,84,86,80,68,77,87,
76,77,78,92,75,80,78]
# 样本数据，35位健康男性在未进食之前的血糖浓度
df = pd.DataFrame(data, columns =[\'value\'])
u = df[\'value\'].mean()
std = df[\'value\'].std()
print("样本均值为：%.2f，样本标准差为：%.2f" % (u,std))
print(\'------\')
# 查看数据基本统计量
s = df[\'value\'].value_counts().sort_index()
df_s = pd.DataFrame({\'血糖浓度\':s.index,\'次数\':s.values})
# 创建频率数据
df_s[\'累计次数\'] = df_s[\'次数\'].cumsum()
df_s[\'累计频率\'] = df_s[\'累计次数\'] / len(data)
df_s[\'标准化取值\'] = (df_s[\'血糖浓度\'] - u) / std
df_s[\'理论分布\'] =[0.0244,0.0968,0.2148,0.2643,0.3228,0.3859,0.5160,0.5832,0.7611,0.8531,0.8888,0.9803] # 通过查阅正太分布表
df_s[\'D\'] = np.abs(df_s[\'累计频率\'] - df_s[\'理论分布\'])
dmax = df_s[\'D\'].max()
print("实际观测D值为：%.4f" % dmax)
# D值序列计算结果表格
df_s[\'累计频率\'].plot(style = \'--k.\')
df_s[\'理论分布\'].plot(style = \'--r.\')
plt.legend(loc = \'upper left\')
plt.grid()
# 密度图表示
df_s
直接用算法做KS检验
from scipy import stats
# scipy包是一个高级的科学计算库，它和Numpy联系很密切，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算
data = [87,77,92,68,80,78,84,77,81,80,80,77,92,86,
76,80,81,75,77,72,81,72,84,86,80,68,77,87,
76,77,78,92,75,80,78]
# 样本数据，35位健康男性在未进食之前的血糖浓度
df = pd.DataFrame(data, columns =[\'value\'])
u = df[\'value\'].mean() # 计算均值
std = df[\'value\'].std() # 计算标准差
stats.kstest(df[\'value\'], \'norm\', (u, std))
# .kstest方法：KS检验，参数分别是：待检验的数据，检验方法（这里设置成norm正态分布），均值与标准差
# 结果返回两个值：statistic → D值，pvalue → P值
# p值大于0.05，为正态分布
