高中python体温_使用Python 验证数据集中的体温是否符合正态分布。

数据分布python实战

使用 Python 验证数据集中的体温是否符合正态分布。

正态分布 正态分布可视化之后就像是一个小山包，中间高两头低，大部分数据集中在平均值小部分在两端，

密度函数如下：

那正态分布是用来做什么的？为什么我们需要对数据进行正态性检验？

因为在数据建模前，我们需要通过数据分正态性检验结果来确定下一步的分析方案。

在本文中我们将针对拥有人体体温、性别、心率的数据集展开正态性检验。

总所周知人体在正常情况下是一个稳定的系统，体温是在36.7～37.7摄氏度之间，即98.1~99.9华氏度之间，这是稳定的，但当这个系统遭受病毒入侵等外界偶然因素时，会出现一些偏离在这些范围外的体温，换而言之我们可以将之理解为是呈现正态分布的数据，但是我们应该怎么证明呢？先不着急，我们先来观察一下这个数据集。拥有体温、心率、心率，这里我们只对心率做正态性检验。 观察体温数据，最小值96.3，最大值100.8，均值为98.2位于正常体温之内，这里我们使用kstest对数据的正态性进行KS检验，注意kstest不仅仅可以用来做正态性检验，同时也可以用来检验其他数据分布类型。注意：KS检验样本量需要大于50个。 函数使用方法如下：

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

rvs：待检验的数据

cdf：检验方法，这里我们设置为‘norm’，即正态性检验

alternative：默认为双尾检验，可以设置为‘less’或‘greater’作单尾检验

#在文章开头统一调包

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

from scipy.stats import kstest

from scipy import stats

#读入数据

data=pd.read_csv('http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt',header=None,sep='\s+',names=['Temperature','sex','heart'])

#观察数据集

print(data.describe(percentiles=[.05, .25, .75, .95]))

#计算均值、标准差

u = data['Temperature'].mean()

std = data['Temperature'].std()

#使用KS检验检验正态性(样本量大于50)

kstest(data['Temperature'], 'norm',(u,std))

Temperature sex heart

count 130.000000 130.000000 130.000000

mean 98.249231 1.500000 73.761538

std 0.733183 0.501934 7.062077

min 96.300000 1.000000 57.000000

5% 97.045000 1.000000 62.000000

25% 97.800000 1.000000 69.000000

50% 98.300000 1.500000 74.000000

75% 98.700000 2.000000 79.000000

95% 99.300000 2.000000 84.000000

max 100.800000 2.000000 89.000000

# KstestResult(statistic=0.06472685044046644, pvalue=0.6450307317439967)

statistic为D值，pvalue为p值

一般来说我们认为 p值大于0.05时，为正态分布,小于则为非正态性。故而这里为正态分布。下面我们使用W检验，检验正态性。

#使用W检验

stats.shapiro(data['Temperature'])

# (0.9865769743919373, 0.2331680953502655)

(统计数,p值) 与KS检验基本相同，也认为 p值大于0.05时，为正态分布,小于则为非正态性。这里为正态分布。

接下来我们作图对正态性进行检验。一般来说从视觉上认定为正态性即可。从图上来看本数据集中体温也为正态分布。

#无拟合曲线的正态分布直方图

plt.hist(data['Temperature'], bins=120, color='blue',alpha=0.5)

plt.xlabel('Temperature')

plt.ylabel('frequency')

plt.title(r'Histogram of normal distribution of body temperature')

plt.show()

#拥有拟合曲线正态分布直方图

sns.set_palette("hls")

sns.distplot(data['Temperature'], bins=130, kde=True,color='blue')

plt.xlabel('Temperature')

plt.ylabel('frequency')

plt.title(r'Histogram of normal distribution of body temperature')

plt.show()

所以综上所诉，本数据集中的体温符合正态分布规律。