Kolmogorov-Smirnov检验(简称KS检验)是一种非参数统计方法,用于判断一个样本是否来自特定理论分布(如正态分布),或比较两个样本是否同分布。其核心思想是通过比较经验分布函数与理论分布函数的差异来得出结论。本文将从原理、应用场景、操作步骤及注意事项展开解析。 一、KS检验的原理与...
Kolmogorov-Smirnov检验法 问题的提出 在进行累计概率统计的时候，如何区分组之间是否有显著差异？Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验）基于累积分布函数，用以检验一个经验分布是否符合某种理论分布或比较两个经验分布是否有显著性差异。两样本K-S检验由于对两样本的经验分布函数的位置和形状参数的差异都敏感而成为比较两样本...
Kolmogorov-Smirnov检验的一个缺点是它不是很强大,因为它被设计成对两个分布函数之间所有可能的类型的差异都很敏感。[19]和[20]表明,Cucconi检验(最初提出用于同时比较位置和尺度),在比较两个分布函数时,比Kolmogorov-Smirnov检验要强大得多。 A shortcoming of the Kolmogorov–Smirnov test is that it is not ve...
Fn(x)为待检验分布的分布函数,Kolmogorov–Smirnov统计量为:D=max|Fn(x)−F0(x)|, 这其实代表着样本所属总体的分布与给定分布之间的距离距离。显然,当两分布相近的时候,距离自然就非常小,这个统计量就是描述的距离的最大值,然后与KS检验D统计量的临界值作比较. 注意H0的拒绝域为D>Dn,α。 Kolmogorov–Smir...
Kolmogorov–Smirnov statistic 累计分布函数: 其中I [ − inf , x ] I_{[-\inf,x]} I[−inf,x] 为indicator function(指示函数), I [ − inf , x ] ( X i ) = { 1 , X i ≤ x ; 0 , X i > x ; I_{[-\inf,x]}(X_i)=\left\{\begin{matrix} 1,X_i\...
Kolmogorov-Smirnov检验和卡方检验都是常用的统计检验方法,用于检验样本数据是否符合某个理论分布或者两个样本是否来自同一分布。它们在云计算领域中的应用相对较少,但在数据分析和统计建模中非常重要。 Kolmogorov-Smirnov检验: 概念:Kolmogorov-Smirnov检验是一种非参数检验方法,用于检验样本数据是否符合某个理论分布。它基...
Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验)基于累积分布函数,用以检验一个经验分布是否符合某种理论分布或比较两个经验分布是否有显著性差异。 两样本K-S检验由于对两样本的经验分布函数的位置和形状参数的差异都敏感而成为比较两样本的最有用且常规的非参数方法之一。 优点:该检
Kolmogorov-Smirnov检验的核心内容是用于检验一个样本数据是否符合某种理论分布，或者比较两个样本数据的分布是否存在显著差异。其原理是通过将样本数据的累积分布函数与理论分布或另一个样本数据的累积分布函数进行比较，来得出统计推断。Mann-Whitney U检验的核心内容在于它被用于比较两个样本是否来自同一总体，或者检验一个...
Kolmogorov-Smirnov检验(简称K-S检验)是一种非参数检验方法,主要用于检验样本数据是否符合某个理论分布,或者比较两个样本是否来自同一分布。以下是对Kolmogorov-Smirnov检验的详细解释: 一、定义与原理 K-S检验基于样本数据的累积分布函数(Cumulative Distribution Function,CDF)与理论分布的累积分布函数之间的差异进行判断。
并进行Kolmogorov–Smirnov检验. 可以看到我们的PCG32StandardNormalDistribution性能是 std::normal_distribution性能的 5.8877 倍. 从统计图上看, 我们生成的随机序列是非常符合正态分布的 但图像肯定不够严谨, 我们需要从数据上证明我们生成随机序列极有可能是标准正态分布. 2.Kolmogorov–Smirnov检验 在做KS检验之前,...