1.基本原理:KS检验的基本原理是比较观察到的数据分布(经验分布函数)与理论分布(通常是正态分布或其他特定分布)的累积分布函数(CDF)之间的最大差异。KS检验使用了样本中的最大绝对偏差(最大的绝对差异),该偏差被称为KS统计量。 2. 用途:主要用途是检验一个样本的分布是否与一个已知的理论分布相符。它通常用于整体...
例题1.2:使用\text{Kolmogorov-Smirnov}进行正态性检验。 注明:使用KS检验时不进行参数的估计,因为他是“非参数”检验 \mathbf Q:给定下列数据,试问其是否服从\mu=209;\sigma =6.5的正态分布? \begin{array} \\ \hline 190& 193& 194& 196& 197& 198& 199&199&200& 200&\\ 201&201&201& 202&202&...
KS检验是基于累计分布函数的一种非参数检验方法。它通过比较样本的累计分布函数与理论分布的累计分布函数之间的差异来判断样本是否来自特定的概率分布或者两个样本是否来自同一概率分布。KS检验的原理可以用以下步骤来描述: 假设样本来自某个分布,计算样本的累计分布函数; 计算理论分布的累计分布函数; 比较样本的累计分布...
and also some impact on test power. If we need to decide for Student-T data with df = 2 via KS test whether the data could be normal or not, then a ML estimate based on H0(data is normal, so using the standard deviation for scale) would give much larger KS distance, than a...
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,...
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检验是一种非参数统计方法,用于比较两个样本的分布是否来自同一总体。在Python中,可以使用SciPy库的`kstest`函数来进行Kolmogorov-Smirn...
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...
ks.test 我们看到,最大值是0.067,根据极限分布,P值是0.3891。所以没有证据表明2018年的分布与其他的分布有任何不同。 让我们来看看置换检验。主要原因是,鉴于Kolmogorov-Smirnov 检验是基于极限分布的,为了使其有效,我们需要大量的观察结果。但是现在我们不必像过去那样依赖渐进法,因为我们可以使用计算机。
简介:股票收益分布一致性检验KS检验KOLMOGOROV-SMIRNOV、置换检验PERMUTATION TEST可视化 今年的收益是否真的与典型年份的预期不同?差异实际上与典型年份的预期不同吗?这些都是容易回答的问题。我们可以使用均值相等或方差相等的检验。 但是下面这个问题呢。 今年的收益概况与一般年份的预期情况是否不同?