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...
Kolmogorov-Smirnov test (K-S 检验) 一.简介 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...
一、Kolmogorov-Smirnov两样本分布检验 1.定义：假设我们观察到数据，，X1，X2，…Xn,我们认为这些数据...
KS-test（Kolmogorov–Smirnov test）是一种非参数检验方法，用于判断两个数据分布是否一致。在信贷风控评分卡模型训练时，常用KS值来验证模型预测违约数据分布情况。计算公式为最大累积分布函数（CDF）之差。案例中，假设H0表示两个数据来自同一分布，H1表示来自不同分布。若公式成立，则拒绝H0，否则不拒绝。
拟合优度检验(goodness-of-fittest)或柯尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫检验(Kolmogorov–Smirnov test )可以用柯尔莫戈罗夫分布的临界值来构造。 当 ,这个检验是渐近有效的。 在水平 下,若满足 则拒绝零假设。其中,Kα由以下方式给出: 该检验的渐进统计功效(statistical power)为1。
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...
Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验)是一种用于检验两个样本分布是否来自同一总体分布的非参数统计方法。该检验基于样本的累积分布函数(CDF)的差异来进行判断。这检验的原理如下: 假设我们有两个样本,分别来自两个未知分布。我们想要知道这两个样本是否来自同一分布。K-S检验的基本思想是比较两个累积分布函数之间的最大垂...
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\...
H0(零假设):零假设假设数字均匀分布在 0-1 之间。如果我们能够拒绝零假设,这意味着数字在 0-1 之间不是均匀分布的。未能拒绝零假设虽然并不一定意味着数字服从均匀分布。 算法: ->Rank the N random numbersinascending order.->Calculate D+asmax(i/N-Ri)foralliin(1,N)->Calculate D-asmax(Ri-((i-...
1、Single sample Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit hypothesis test. 采用柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验来分析变量是否符合某种分布,可以检验的分布有正态分布、均匀分布、Poission分布和指数分布。指令如下: >> H = KSTEST(X,CDF,ALPHA,TAIL) % X为待检测样本,CDF可选:如果空缺,则默认为检测标准正态分布; ...