Verifique a normalidade com um grafico Q-Q

Com scipy.stats.probplot voce pode ver o quao perto seus dados estao de uma distribuicao normal. Pontos que se afastam muito da linha de referencia indicam maiores desvios de normalidade.

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=500)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5))
stats.probplot(data, dist="norm", plot=ax)

ax.set_title("Grafico Q-Q (comparacao com a distribuicao normal)")
ax.grid(alpha=0.2)

fig.tight_layout()

plt.show()

Dicas de leitura #

• Se os pontos estiverem na linha de 45°, os dados estao proximos da normalidade. Caudas curvas sugerem caudas pesadas ou leves.
• Para testar outra distribuicao teorica, altere o argumento dist.
• Informar a media e a variancia amostral junto ao grafico ajuda na interpretacao da distribuicao.