《夏皮罗维尔克检验》是一份关于统计学中非参数方法的重要文献，提供了判断数据是否符合正态分布的有效工具。
夏皮罗维尔克检验（Shapiro-Wilk test）是一种用于判断数据是否符合正态分布的统计方法。该检验的基本步骤包括计算样本中的排序值、确定W统计量以及比较W值与临界值，从而得出结论。
在Python中实现夏皮罗维尔克检验通常使用`scipy.stats.shapiro()`函数。以下是一个简单的示例代码：
```python
import numpy as np
from scipy import stats
# 创建一个正态分布的样本数据集
data = np.random.normal(0, 1, 100)
# 应用Shapiro-Wilk检验
result = stats.shapiro(data)
print(f统计量W: {result[0]}, p值：{result[1]})
if result[1] > 0.05:
print(数据符合正态分布)
else:
print(数据不符合正态分布)
```
这段代码首先生成了一个具有均值为0和标准差为1的随机样本，然后使用`shapiro()`函数计算其夏皮罗维尔克统计量W及其对应的p值。如果得到的p值大于预设显著性水平（如0.05），则认为数据符合正态分布；反之，则不符合。
以上是关于如何在Python中应用Shapiro-Wilk检验来判断一组数值是否服从正态分布的基本介绍和实现方法。
5星
