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夏皮罗一威尔克检验法(Shapiro-Wilk test)kstestsee also推荐两种检验方法：1、夏皮罗一威尔克检验法(Shapiro-Wilk test)；2、kstest。
前者适合小样本容量（样本容量小于5000）的正态分布检验，后者对样本容量没有要求。
夏皮罗一威尔克检验法(Shapiro-Wilk test)
可以使用夏皮罗一威尔克检验法(Shapiro-Wilk test)，直接使用scipy里边现成的方法即可。代码如下：
>>> from scipy import stats>>> import numpy as np>>> np.random.seed(12345678)>>> x = stats.norm.rvs(loc=5, scale=3, size=100)>>> shapiro_test = stats.shapiro(x)>>> shapiro_testShapiroResult(statistic=0.9772805571556091, pvalue=0.08144091814756393)>>> shapiro_test.statistic0.9772805571556091>>> shapiro_test.pvalue0.08144091814756393
夏皮罗一威尔克检验法的零假设是数据服从正态分布，pvalue较小的时候就可以推翻零假设。虽然上述代码中的pvalue较小，但是依然比0.05大，所以可以认为数据是服从正态分布的。
kstest
>>> from scipy import stats>>> import numpy as np>>> np.random.seed(12345678)>>> x = stats.norm.rvs(loc=5, scale=3, size=10000)>>> ks_test = stats.kstest((x-np.mean(x))/np.std(x), 'norm')>>> ks_testKstestResult(statistic=0.006592666116427712, pvalue=0.7749015790877247)>>> ks_test.statistic0.006592666116427712>>> ks_test.pvalue0.7749015790877247
和夏皮罗一威尔克检验法类似，零假设是数据服从正态分布，pvalue较小的时候就可以推翻零假设。
