KS检验:通常用于检验样本与理论分布之间的整体拟合程度。它不仅可以用于正态性检验,还可用于检验其他理论分布。 SW检验:主要用于正态性检验,即检验样本是否符合正态分布。对于小样本(通常小于50个观察值),SW检验可能更具有优势。 KS检验:相对于SW检验,KS检验对于小样本不太敏感。 SW检验:SW检验对于小样本的正态性...
Kolmogorov-Smirnov检验(简称KS检验)是一种非参数检验方法,用于比较样本数据的累积分布函数(CDF)与理论分布(通常是正态分布)的CDF之间的最大偏差。KS检验的统计量,即KS统计量,是观察到的CDF与理论CDF之间的最大绝对差。这一方法不依赖于数据的具体分布形式,具有较强的普...
RJ检验在情形1和情形3下均表现出色，但是当数据发生变化时(情形2)，在检验非正态性方面表现不佳。如果您要分析制造过程中的数据，该数据由于意外更改而趋于变化，那么AD检验是最合适的。KS检验在任何情况下均表现不佳。在后续文章中，我还将讨论当从正态分布模拟数据并且对数据进行一定程度的舍入时，这三个检验在...
stats.kstest(df['value'], 'norm', (e, std)) # .kstest方法:KS检验,参数分别是:待检验的数据,检验方法(这里设置成norm正态分布),均值与标准差 # 结果返回两个值:statistic → D值,pvalue → P值 # p值大于0.05,为正态分布 #KstestResult(statistic=0.1590180704824098, pvalue=0.3066297258358026) # ...
SW检验(Shapiro-Wilk test) SW检验主要用于小样本的正态性检验,在样本量不大时表现良好。 缺点:需要特定的统计软件进行计算,不如KS检验灵活。 因此,如果数据可能包含极端值或样本大小不确定,KS检验可能更稳妥;而样本量不大时,SW检验可能更准确。最好的方法是两者都尝试,看看结果是否一致,这样能更放心地做出判断!
RJ检验在情形1和情形3下均表现出色,但是当数据发生变化时(情形2),在检验非正态性方面表现不佳。如果您要分析制造过程中的数据,该数据由于意外更改而趋于变化,那么AD检验是最合适的。 KS检验在任何情况下均表现不佳。 在后续文章中,我还将讨论当从正态分布模拟数据并且对数据进行一定程度的舍入时,这三个检验在...
ks 检验分为 单样本 和两样本 检验; 单样本检验 用于 检验 一个数据的观测分布 是否符合 某种理论分布; 两样本检验 用于检验 两个样本是否 属于 同一分布,ks 检验 是两样本检验最有用且最常用的非参数方法之一; ks 检验 不仅能检验正态分布,还能检验其他分布; ...
常见的正态性检验有Kolmogorov-Smirnov检验（即柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验，简称KS检验）和Shapiro-Wilk检验（即夏皮-威尔克检验，简称SW检验），当检验结果的p值小于0.05，则认为数据不满足正态性。查看数据集：共四个变量 sex性别，分类变量， 编码：1男 0女 age 年龄，数值变量 bmi体质指数，数值变量 disease ...
1、两种检验方法得到的结果不一样 首先我在SPSS中生成了一组30行的随机数,并对这组随机数进行了正态性检验,得到的正态性检验结果如下图所示: 上图中,使用K-S检验得到的显著性检验P值=0.024,小于0.05,表明这组数据不满足正态分布;而使用S-W检验得到的显著性检验P值=0.054,大于0.05,表明这组数据满足正态分布...
【小白-统计基础】 - 2 - KS检验 浅蓝 正态分布检验(单样本K-S检验) 目的:检验“肺活量”是否服从正态分布。(数据是否满足正态分布,对统计方法的选择以及部分统计结果的可靠性有很大影响)注:下面以SPSS24.0操作为例。SPSS18.0及以前的版本可能无法实现下… 科研与统计 T 检验---定义与公式 郝伟打开...