# -*- encoding: utf-8 -*-
import sys
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats as sts
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
if __name__ == "__main__":
# 文件读取
rf = pd.read_csv('http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt',header = None,sep = '\s+',names=['体温','性别','心率']);
print("结果数据概览：")
print(rf.head())
print("体温数据概览：")
print(rf['体温'].describe())
# 偏态系数
print("偏态系数："+str(sts.skew(rf['体温'])))
# 峰态系数
print("峰度系数："+str(sts.kurtosis(rf['体温'])))
u = rf['体温'].mean() #计算均值
std = rf['体温'].std() #计算标准差
# 正态检测
# 适用于小样本资料（3≤n≤50）
print(sts.shapiro(rf['体温']))
# 适用于大样本
print(sts.kstest(rf['体温'],'norm',(u,std)))
# pvalue值大于0.05即认为符合正态分布
```
2.2正态分布检测
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