Python如何检验马氏性（详解马氏性检验方法） |python变量的基本使用

1. 什么是马氏性

马氏性是指多维数据是否符合正态分布的一种方法。在多维数据中，大家需要考虑每个变量之间的关系，通过计算协方差矩阵和相关系数矩阵，可以确定数据是否符合正态分布。如果数据符合正态分布，那么大家可以使用正态分布的统计方法来进行数据分析。

2. 马氏性检验的方法

ogorovirnovdersongdersong检验是常用的方法之一，它可以检验数据是否符合正态分布，并且可以确定数据是否有偏态或峰态。

中如何进行马氏性检验

dersong检验进行马氏性检验的代码示例

portderson

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

derson(data)

t(‘Statistic %.3f’ % result.statistic)ge(result.critical_values))

level = 0.1 (i + 1)

if result.statistic< result.critical_values[i]tormal (fail to reject H0)' % (level, result.critical_values[i]))

elsetotormal (reject H0)’ % (level, result.critical_values[i]))

dersong检验来检验这个数据是否符合正态分布。结果输出了检验统计量和临界值，以及是否拒绝原假设。如果检验统计量小于临界值，则认为数据符合正态分布，否则认为数据不符合正态分布。

4. 总结

提供了很多工具来帮助大家进行马氏性检验，大家只需要选择合适的方法，并根据检验结果来进行数据分析。