Vérifiez si les nombres forment une courbe en cloche (distribution gauss) Python 3

Question

J'ai des fichiers avec des données d'éclairement mesurées toutes les minutes 24 heures par jour. Donc, s'il y a un jour sans nuages ​​sur le ciel, les données montrent de belles courbes en cloche. Lorsque je cherchais un jour sans nuages ​​dans les données, j'ai toujours tracé mois après mois avec gnuplot et vérifié les courbes de cloche.

Je me demandais s'il y a un moyen de vérifier, si les mesures d'Irradiance forment une courbe en cloche continue. Je ne sais pas si la question est trop vague mais je cherche simplement quelques idées sur cette quête :-)

Answer 1

Pour une distribution normale, il y a normality tests. En bref, nous abusons de certaines connaissances que nous avons de ce à quoi ressemblent les distributions normales pour les identifier.

• Le kurtosis de toute distribution normale est 3. Calculer la kurtosis de vos données et il devrait être proche de 3.

• Le skewness d'une distribution normale est égale à zéro, de sorte que vos données doivent avoir un skewness proche de zéro

• Plus généralement, vous pouvez calculer une distribution de référence et utiliser un Bregman Divergence pour évaluer la différence (divergence) entre les distributions. bin vos données, créez un histogramme, et commencez avec la divergence de Jensen-Shannon.

Avec l'approche de divergence, vous pouvez comparer à une distribution arbitraire. Vous pouvez enregistrer un millier de jours ensoleillés et vérifier si la divergence entre la journée ensoleillée et votre journée mesurée est inférieure à un certain seuil.