función scipy stats.skewtest() | Python

scipy.stats.skewtest(array, axis=0)prueba de función si el sesgo es diferente de la distribución normal. Esta función prueba la hipótesis nula de que la asimetría de la población de la que se extrajo la muestra es la misma que la de una distribución normal correspondiente.

Su fórmula –

Parámetros:
array: Array de entrada u objeto que tiene los elementos.
eje : Eje a lo largo del cual se calculará la prueba de asimetría. Por defecto eje = 0.

Devuelve: puntuación Z (valor estadístico) y valor P para la prueba de hipótesis en el conjunto de datos.

Código #1:

# Performing skewtest
from scipy.stats import skewtest
import numpy as np 
import pylab as p 
  
x1 = np.linspace( -5, 5, 1000 )
y1 = 1./(np.sqrt(2.*np.pi)) * np.exp( -.5*(x1)**2  )
  
p.plot(x1, y1, '*')
  
  
print( '\nSkewness test for given data :\n', skewtest(y1))

Producción :

Skewness test for given data :
 SkewtestResult(statistic=11.874007880556805, pvalue=1.6153913086650964e-32)

 
Código #2:

# Performing skewtest
from scipy.stats import skewtest
import numpy as np 
import pylab as p 
  
x1 = np.linspace( -5, 12, 1000 )
y1 = 1./(np.sqrt(2.*np.pi)) * np.exp( -.5*(x1)**2  )
  
p.plot(x1, y1, '.')
  
  
print( '\nSkewness for data :\n', skewtest(y1))

Producción :

Skewness for data :
 SkewtestResult(statistic=16.957642860709516, pvalue=1.689888374767126e-64)