Actualizado por ultima vez el 7 de mayo de 2021, por .
Cuando nos gustaría probar si una sola variable está distribuida normalmente o no, podemos crear un gráfico Q-Q para visualizar la distribución o podemos realizar una prueba estadística formal como una prueba de Anderson Darling o una prueba de Jarque-Bera .
Sin embargo, cuando nos gustaría probar si varias variables se distribuyen normalmente como un grupo, debemos realizar una prueba de normalidad multivariante .
Este tutorial explica cómo realizar la prueba de normalidad multivariante Henze-Zirkler para un conjunto de datos determinado en Python.
Relacionado: si quisiéramos identificar valores atípicos en una configuración multivariante, podemos usar la distancia de Mahalanobis .
Ejemplo: prueba de normalidad multivariante de Henze-Zirkler en Python
La prueba de normalidad multivariada de Henze-Zirkler determina si un grupo de variables sigue una distribución normal multivariada o no. Las hipótesis nula y alternativa para la prueba son las siguientes:
H 0 (nulo): Las variables siguen una distribución normal multivariante.
H a (alternativa): las variables no siguen una distribución normal multivariante.
Para realizar esta prueba en Python podemos usar la función multivariate_normality () de la biblioteca pingouin.
Primero, necesitamos instalar pingouin:
pip instalar pingouin
A continuación, podemos importar la función multivariate_normality () y usarla para realizar una prueba multivariante de normalidad para un conjunto de datos determinado:
#importar los paquetes necesarios de pingouin import multivariate_normality
import pandas as pd
import numpy as np
# crear un conjunto de datos con tres variables x1, x2 y x3
df = pd.DataFrame ({'x1': np.random.normal (size = 50 ),
'x2': np.random.normal (tamaño = 50 ),
'x3': np.random.normal (tamaño = 50 )})
#realice la prueba de normalidad multivariante de Henze-Zirkler
multivariate_normality (df, alpha = .05 )
HZResults (hz = 0.5956866563391165, pval = 0.6461804077893423, normal = True)
Los resultados de la prueba son los siguientes:
- Estadística de prueba HZ: 0.59569
- valor p: 0,64618
Dado que el valor p de la prueba no es menor que nuestro valor alfa especificado de .05, no rechazamos la hipótesis nula. Se puede suponer que el conjunto de datos sigue una distribución normal multivariante.
Relacionado: Aprenda cómo se usa la prueba de Henze-Zirkler en aplicaciones médicas de la vida real en este artículo de investigación .
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
