我们采用 \text{Kolmogorov–Smirnov test} 因为标准正态分布 N(0,1) 的方差是 1 , 均值是 0 , 因此我们选择 [-5,5] 的统计区间是完全足够的. 我们在 [-5,5] 的区间中插入 100 个点. 这100 个点分别为 \{x_i\}=[-5.0,-4.9,-4.8,\cdots,4.9,5.0] 因此[-5,5] 的区间被我们分成了 ...
Kolmogorov-Smirnov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。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非...
单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验过程将变量的观察累积分布函数与指定的理论分布进行比较,该理论分布可以是正态分布、均匀分布、泊松分布或指数分布。Kolmogorov-SmirnovZ由观察累积分布函数和理论累积分布函数之间的最大差分(取绝对值)计算而得。该拟合优度检验检验了观察值是否合理来自指定的分布。
Python的scipy.stats模块提供了kstest函数,可以方便地进行Kolmogorov-Smirnov检验。 示例1:检验单个样本是否符合理论分布 假设我们有一组数据,我们想检验这组数据是否符合正态分布。 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp from scipy.statsimportkstest,norm # 生成一些数据 data=np.random.normal(loc=0,scale=1,s...
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。它基于样本数据的累积分布函数与理论分布的累积分布函数之间的差异进行判断。 分类:属于非参数检验方法。 优势:适用于任意分布的检验,不需要对数据进行任何假设。 应用场景:常用于检验样本数据是否符合正态分布、均匀分布等特定分布...
由于数据近似正态分布,所以对其采用t-检验是最佳的检验方法。 如何使用KS检验 在R中可以使用ks.test()函数。 与类似的分布检验方式比较 经常使用的拟合优度检验和Kolmogorov-Smirnov检验的检验功效较低,在许多计算机软件的Kolmogorov-Smirnov检验无论是大小样本都用大样本近似的公式,很不精准,一般使用Shapiro-Wilk检验和...
Kolmogorov-Smirnov是比较一个累计分布(cumulative distribution function)函数 与经验分布函数(empirical distribution function) 二者的观测值偏差K-S statistic(检验统计量)是否在一定范围方法;如在一定范围,则原函数属于某一特定的概率分布。 累计分布(cumulative distribution function):把所有的observation排序,得到 ...
Kolmogorov-Smirnov 统计量 D 计算为经验分布函数的最大偏离，即 D = sup_x |F_n(x) - F(x)|。当两分布相近时，D 值较小。拒绝域通常为 D > 临界值，具体值依赖样本大小和显著性水平。在单样本 KS 检验中，关键在于计算临界值。临界值通常通过查找 KS 检验表获得，表中提供了在特定显著性...
Kolmogorov-Smirnov (K-S)检验是数据科学领域中一种常用的统计假设检验方法。它是一种非参数检验，适用于检测一组样本是否来自于某个特定概率分布，或者比较两组样本的分布是否相同。对于一元K-S检验（one-sample K-S test），假设有一组观测值X1，X2，...，Xn，我们希望检验它们是否来自于某个分布P...
KS检验，也称为Kolmogorov-Smirnov检验，是一种重要的统计方法，用于评估数据是否符合预设的理论分布或者两组观测值的分布是否一致。其基本思想是通过计算两个分布的累计分布函数（CDF）之间的最大差异（D值）来判断假设是否成立。原假设H0假设数据分布一致或符合理论分布，当实际观测到的D值大于临界值D(n,...