🚀 在数据分析和统计学中，正态性检验是一项关键技能。它帮助我们理解数据是否符合正态分布，这对于选择正确的统计模型至关重要。今天，我们就来探索如何在Python中进行正态性检验。
📚 首先，确保你已经安装了必要的库，比如`scipy`和`numpy`。你可以使用pip命令来安装这些库，例如 `pip install scipy numpy`。
📊 接下来，让我们从一个简单的例子开始。假设你有一个数据集，并希望检查其是否符合正态分布。我们可以使用`scipy.stats`中的`shapiro`函数来进行Shapiro-Wilk检验。这是一个非常有效的正态性检验方法，适用于小样本数据。
🔍 运行代码后，你会得到两个值：检验统计量和p值。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为数据不符合正态分布。
💡 此外，你还可以尝试其他检验方法，如Kolmogorov-Smirnov检验或Anderson-Darling检验，以获得更全面的结果。
🎯 通过这个过程，你将能够更好地理解和处理你的数据，从而做出更准确的分析和预测。希望这个简短的指南对你有所帮助！💪
🌈 数据分析的世界充满了无限可能，让我们一起探索吧！