Namuna normalligini qanday tekshirish mumkin? Qaysi mezonlar va vizual usullarni bilasiz?

Namuna normalligini tekshirish statistik usullarning to'g'ri tanlanishi uchun muhimdir. Asosiy usullar:

Kriteriyalar (sinovlar):

• Shapiro-Wilk: kichik namunalarda samarali.
• Kolmogorov-Smirnov: empirik taqsimotni normal bilan solishtiradi.
• Anderson-Darling: taqsimotning so'nggi qirralariga ko'proq sezgir.
• D’Agostino: asimmetriya va kurtosisni tekshiradi.

Ko'rsatilgan usullar:

• Histogramma: taqsimot shaklini normal taqsimot bilan solishtirish.
• Q-Q diagram: nuqtalar to'g'ri chiziqqa yaqin bo'lsa, normal bo'lishi mumkin.
• Boxplot: chiqarib tashlashlar va asimmetriya aniqlash.

Python'da Shapiro-Wilk yordamida normallikni tekshirish misoli:

from scipy import stats

data = [1.2, 2.3, 2.1, 1.8, 2.5, 2.2]
stat, p = stats.shapiro(data)
if p > 0.05:
    print("Taqsimot normalga yaqin")
else:
    print("Taqsimot normaldan farq qiladi")

Statistik sinovlarni vizual tahlil bilan birlashtirish muhim, chunki sinovlar namuna hajmiga sezgir.