Python K-S检验 1. 解释什么是K-S检验 K-S检验(Kolmogorov-Smirnov检验)是一种统计检验方法,用于检验一个样本是否来自一个参考概率分布,或者比较两个样本是否来自相同的概率分布。K-S检验通过比较样本的累积分布函数(CDF)与参考分布的CDF(或两个样本的CDF)之间的最大差异来进行。
首先,我们了解下统计上KS检验的概念。 这里维基百科Kolmogorov–Smirnov test已经解释的很详细了。如果让我一句话解释KS检验的话:我会说KS检验是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。提到检验,我们第一步就是明确我们检验的原假设和备择假设。其原假设$H0$:两个数据分布一致或者数据...
(2). 仅适用于高斯分布的基于分布曲线形状的 kurtosis-skewness 检验准则(冒牌的K-S检验) 一、单样本 Kolmogorov–Smirnov 检验(转载) 1. 定义: 它是检验单一样本是不是服从某一预先假设的特定分布的方法。 2. 检验方法: 它的检验方法是以样本数据的累计频数分布与特定理论分布比较,若两者间的差距很小,则推论...
计算需要检验的数据列的平均值 μ 和标准差 σ; 比较数据列的每个值与平均值的偏差是否超过 3 倍标准差,如果超过 3 倍,则为异常值; 剔除异常值,得到规范的数据。 K-S 正态分布检验和 3σ 原则剔除异常值,Python 代码如下: importnumpyasnpimportpandasaspdfromscipy.statsimportkstestfromscipy.specialimportbo...
《风控模型中的K-S理解以及python实现》 -https://zhuanlan.zhihu.com/p/42656285 ks检验介绍 笔者刚入门机器学习开始做的例子就是金融场景下风控模型。那时评价模型的好坏就用传统的机器学习评价标准,比如说准确率、精确率和AUC,对风控模型的ks指标还一无所知,倒是作为统计科班出身的童鞋,第一次见到ks想到的就是...
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在实践中，KS检验在金融风控中尤为关键。然而，当计算KS值时，需要注意变量缺失值的存在可能导致计算结果错误。例如，直接使用Python的stats.ks_2samp()函数计算时，如果数据包含缺失值，可能导致KS值不准确。因此，对于含有NAN值的单变量，处理方法包括先去除缺失值或选择ks_calc_cross方法，后者不受缺失...
本文使用两个实例说明了假设检验的过程,在Python中使用KS检验来验证一个数列是否是服从正态分布,两个数列是否服从相同分布等问题。
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在实际应用中，K-S检验统计量与临界值的比较决定着样本是否接受特定概率分布的假设。在进行K-S检测时，应确保目标概率分布的参数已知，以便在公式中正确指定。如果统计量超过预定的临界值，可以拒绝原假设，即样本数据不符合指定分布。在不同统计软件中，如MATLAB的kstest、Python的scipy.stats.kstest或...