初学python，怎样用python做pearson相关系数的检验呢，求指导啊 scipy.stats.pearsonr(x，y)x和y为相同长度的两组数2113据返回5261值 r，p-valuer是相关系数，取值-1~41021.表示线性相关程度p-value越小，表示相1653关程度越显著。按照文档的说法“The p-values are not entirely reliable but are probably reasonable for datasets larger than 500 or so.”，p-value在500个样本值以上有较高的可靠性
如何利用python做kmo检验 创建结构元素：>；>；clear；closeall>；>；SE=strel('rectangle'，[4030])；注意：结构元素必须具有适当的大小，既可以删电流线又可以删除矩形.
如何用python实现假设检验 import scipyK-S检验特点是比较严格，基于的原理是CDF，理论上可以检验任何分布。scipy.stats.kstest(a_vector_like_data，'norm')Shapiro检验专门用来检验正态分布。scipy.stats.shapiro(a_vector_like_data)Normal检验原理是基于数据的skewness和kurtosis，如不明白这两个意思，自行。scipy.stats.normaltest(a_vector_like_data)Anderson检验是ks检验的正态检验加强版。scipy.stats.anderson(a_vector_like_data，dist='norm')
