KS检验使用的是两条累计分布曲线之间的最大垂直差作为D值(statistic D)作为描述两组数据之间的差异。在此图中这个D值出现在x=1附近,而D值为0.45(0.65-0.25)。 值得注意的是虽然累计分布曲线的性状会随着对数据做转换处理而改变(如log转换),但是D值的大小是不会变的。 二、百分比图(percentile plot) 估算分布...
4. 计算KS Statistic:使用统计软件或编程语言计算CDF与正态分布函数之间的最x大差距,这就是KS Statistic。 5. 查表或计算p值:根据KS Statistic查表或使用软件计算p值。如果p值小于显著性水平(如0.05),则拒绝原假设,即数据不服从正态分布;如果p值大于显著性水平,则接受原假设,即数据可能服从正态分布。 应用实例...
plt.plot(pos_cdf, label='Positive CDF') plt.plot(neg_cdf, label='Negative CDF') plt.title('KS Curve') plt.xlabel('Sample Index') plt.ylabel('CDF') plt.legend(loc='best') 标记KS统计量 plt.axvline(x=ks_statistic, color='r', linestyle='--', label=f'KS Statistic = {ks_statis...
KstestResult(statistic=0.505410956721057,pvalue=3.4967106846361894e-24) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 kstest(x,'expon') 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 KstestResult(statistic=0.09854002120537766,pvalue=0.2685899206780503) 生成100个指数分布随机数,KS检验拒绝它们服从正...
(cum_positive/total_positive-cum_negative/total_negative),label='KS Statistic')plt.xlabel('Percentage')plt.ylabel('Cumulative Percentage')plt.title('KS Chart (KS = {:.4f})'.format(ks))plt.legend()plt.show()# 调用ks_plot函数,传入两组数据,分别代表真实标签和预测概率y_true=np.array([0,...
KS test statistic, either D, D+ or D-. pvalue : float One-tailed or two-tailed p-value. x = np.random.randn(100) kstest(x,'norm') KstestResult(statistic=0.14648390717722642, pvalue=0.024536061749414313) 生成100个标准正态分布随机数,得到KS统计量的...
返回结果为一个 KstestResult 类,它包括 statistic, pvalue 等重要属性。 现在,我们就通过 kstest,对 scipy.stats 中已实现的分布模型,逐一进行 One-Sample test,看看能否有通过检验的: pct=close[:-1]/close[1:]-1dist_names=['burr12','dgamma','dweibull','fisk','genhyperbolic','genlogistic','...
(f"KS Statistic:{ks_statistic}")print(f"P-value:{p_value}")# 可视化两个样本的CDFdefplot_cdf(data,label):# 计算CDFsorted_data=np.sort(data)cdf=np.arange(1,len(sorted_data)+1)/len(sorted_data)plt.step(sorted_data,cdf,label=label)plt.figure(figsize=(10,6))plot_cdf(sample_a,'...
plt.plot([positive_probs_sorted[ks_location], positive_probs_sorted[ks_location]], [positive_ecdf[ks_location], negative_ecdf[ks_location]], 'k-', label=f'KS Statistic = {ks_statistic:.3f}') plt.xlabel('Probability') plt.ylabel('ECDF') ...
ks_stat <- ks.test(model, data)$statistic # 绘制 ks 曲线 plot(ks_stat, main = "R 语言 ks 曲线示例", xlab = "真实类别", ylab = "预测类别") ``` 此外,还可以通过自定义ks 曲线的样式,以满足不同的可视化需求。例如,可以使用不同的颜色和线型来表示不同的模型或数据集: ```R # 修改 ks...