for i, (data1, data2) in enumerate(data_sets): ks_statistic, p_value, result = perform_ks_test(data1, data2) print(f"Data Set {i+1}: KS Statistic={ks_statistic}, P-value={p_value}, Result={result}") 八、总结 通过Python进行KS检验是一个简单且有效的方法,可以帮助我们比较两个样...
KS值是两个ECDF之间的最大差值。 ks_statistic = np.max(np.abs(positive_ecdf - negative_ecdf)) print(f"KS Statistic: {ks_statistic}") 二、使用SciPy库计算KS值 SciPy库提供了一个方便的方法来计算KS统计量,即ks_2samp函数。这个函数可以直接比较两个样本的分布。 from scipy.stats import ks_2samp ...
importnumpyasnpfromscipy.statsimportks_2sampimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成两组样本数据data1=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)# 样本1data2=np.random.normal(loc=0.5,scale=1,size=1000)# 样本2# 计算 KS 值ks_statistic,p_value=ks_2samp(data1,data2)print(f"KS Statistic:{ks_sta...
(0,1.5,1000)# 从不同的正态分布生成样本# 执行KS检验statistic,p_value=ks_2samp(data1,data2)# 输出结果print(f"KS Statistic:{statistic}")print(f"P-value:{p_value}")# 检验结果解释alpha=0.05ifp_value<alpha:print("拒绝原假设:两个样本来自不同的分布。")else:print("无法拒绝原假设:没有...
ks_statistic, p_value = ks_2samp(y_test[y_pred_prob > 0.5], y_test[y_pred_prob <= 0.5]) print(f'KS Statistic: {ks_statistic}') 绘制累积分布函数(CDF) 在绘制KS曲线时,通常会计算正负样本的累积分布函数(CDF)。可以使用numpy库实现: ...
```python np.random.seed(0) X = np.random.normal(0, 1, 1000) Y = np.random.normal(0, 1, 1000) ``` 接下来,我们可以使用scipy.stats模块中的ks_2samp函数进行KS检验。该函数接受两个样本作为输入,并返回KS统计量和p值: ```python ks_statistic, p_value = stats.ks_2samp(X, Y) ```...
python # 进行KS检验 ks_statistic, p_value = stats.ks_2samp(data_set_1, data_set_2) 输出检验结果: 根据返回的统计值和p值来判断两个样本是否来自同一个分布。通常,如果p值小于某个显著性水平(如0.05),则可以拒绝零假设,认为两个样本的分布存在显著差异。 python # 输出结果 print(f"KS统计量: {...
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 在参考资料中,有一个使用Python进行KS检验的例子。该例子使用了pandas和scipy.stats库来读取数据、进行KS检...
代码示例(python) fromscipy.statsimportks_2sampimportnumpyasnp# 假设这是两个数据集的数据data_set_1=np.random.normal(0,1,1000)# 正态分布,均值0,标准差1data_set_2=np.random.normal(0.5,1.5,1000)# 正态分布,均值0.5,标准差1.5# 进行KS检验statistic,p_value=ks_2samp(data_set_1,data_set_2)...
Part 8. KS的计算代码(Python) 版权声明©️ 参考资料 Part 1. 直观理解区分度的概念 在探索性数据分析(EDA)中,若想大致判断自变量x对于因变量y有没有区分度,我们常会分正负样本群体来观察该变量的分布差异,如图1所示。那么,如何判断自变量是有用的?直观理解,如果这两个分布的重叠部分越小,代表正负样本的差...