ks_control = np.random.randint(1, 5, 10) ks_treatment = [1, 1, 3, 2, 2, 4, 2, 5, 2, 3] 单样本 KS 检验 print(kstest(tmp, "norm")) print(kstest(ks_treatment, "norm", N=10)) 双样本 KS 检验 print(ks_2samp(ks_control, ks_treatment)) 绘制频率累积折线图 def plotKS_c...
峰度越接近3,数据越服从正态分布;峰度大于3表示峰度尖锐;峰度小于3表示峰度扁平。📈除了偏度和峰度,还需要进行进一步的检验。根据正态性分布检验表,我们关注的是显著性即P值。当P值大于0.05时,数据被认为是呈正态分布的。根据输出结果,KS检验和SW检验的显著性均小于0.05,表示数据不呈正态分布。📊在输出结果部分...
单样本KS检验 两样本KS检验 2.t检验 T检验,也称student t检验,主要用户样本含量较小,总体标准差未知的正态分布。 t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。 t检验分为单总体检验和双总体检验。 单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体...
ks_2samp(train[col],test[col]).pvalue 1. 2. 二、Overlap Rate 对于连续型变量我们可以使用KS检验来检测数据分布是否一致,对于类别型变量我们可以对其进行编码然后检测,或者选择通过特征重合率来进行检测,在高基数变量中此方法经常被用到。 通过特征重合率检测的思想是检测训练集特征在测试集中出现的比率,举个...
在Excel中,我们可以使用K-S检验函数KSTEST来进行K-S检验。KSTEST函数的语法为KSTEST(data1, data2),其中data1和data2分别是两个样本的数据范围。KSTEST函数返回一个p-value,用于判断两个样本是否来自同一分布。如果p-value小于显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝原假设,即两个样本来自不同的总体。 三、使用Exc...
假设我们得到的ks统计量为0.05,而显著水平为0.05。根据临界值表,我们可以得出结论:由于ks统计量小于临界值,我们不能拒绝该数据集服从正态分布的假设。 除了用于判断两个样本是否来自同一个分布外,ks法还可以用于检验一个样本是否来自某个特定分布。例如,我们可以使用ks法检验一组数据是否符合正态分布、指数分布或者...
根据样本数据量和显著性水平查找K-S分布表，确定p值。其中，p值是指当假设检验中的零假设成立时，观察到的统计量或更极端情况出现的概率。在K-S法中，p值表示当样本数据服从正态分布时，观察到的最大差值D或更极端情况出现的概率。p值越小，说明样本数据越不可能服从正态分布。常见的显著性水平包括...
2 0 0 9 年7 月首都体育学院学报Jo u r n a lo fC a p ita lIn stitu teo f P h y sic a l E d u c a tio nJu ly2 0 0 9第2 1卷第4 期V 0 1. 21 N o . 4关于用S P S S 中单样本K —S 检验法进行正态分布等的一致性检验时适用条件的研究AS tu d yo nA p p r o ...
适合非参数检验，一般是在不知道总体分布的情况下进行的检验 仍然适用 当样本含量在3到5000之间以S-W为准 样本含量在5000以上以K-S为准
KS(Kolmogorov-Smirnow)是针对连续分布的非参数的统计检验方法。 分为单样本检验与双样本检验。 单样本检验是比较单样本是否符合某个已知分布 双样本检验是比较两个数据集的累积分布的相似性 问题重述 在之前我已经利用参数推导和optimize优化两种方法分别计算了正态分布、对数正态分布与Weibull分布的参数值(这一部分如...