Python中可以通过SciPy库中的kstest函数进行Kolmogorov-Smirnov检验、用于检验样本数据与特定分布的拟合程度、也可以比较两个样本数据的分布。Kolmogorov-Smirnov检验是一种非参数检验方法,用于比较样本分布与理论分布或两个样本分布之间的差异。通过计算样本和分布之间的最大差异值,kstest函数可以
1. 导入所需的库 首先,我们需要导入一些Python库,以便使用它们的函数和方法来执行KS检验。以下是需要导入的库: importnumpyasnpfromscipy.statsimportks_2samp 1. 2. numpy库是一个用于处理数值计算的常用库。 scipy.stats库是一个用于统计分析的库,其中包含了KS检验函数ks_2samp。 2. 载入样本数据 在开始KS检...
1,1000)# 进行KS检验d_statistic,p_value=stats.kstest(data,'norm')# 打印结果print("KS statistic:",d_statistic)print("P-value:",p_value)# 绘制数据的累计分布函数plt.hist(data,bins=30,density=True,alpha=0.5,color='g',label='Sample Data')xmin,xmax=plt.xlim()x=np.linspace...
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(这一部分如有需要可以再写文章),现需用kstest进行非参数检验 问题解决 我...
本文简要介绍 python 语言中scipy.stats.kstest的用法。 用法: scipy.stats.kstest(rvs, cdf, args=(), N=20, alternative='two-sided', method='auto')# 执行(一个样本或两个样本)Kolmogorov-Smirnov 拟合优度检验。 单样本检验将样本的基础分布 F(x) 与给定分布 G(x) 进行比较。双样本检验比较两个独...
本文简要介绍 python 语言中scipy.stats.ks_2samp的用法。 用法: scipy.stats.ks_2samp(data1, data2, alternative='two-sided', method='auto')# 执行两个样本 Kolmogorov-Smirnov 拟合优度检验。 该测试比较了两个独立样本的基本连续分布 F(x) 和 G(x)。有关可用的无效假设和替代假设的说明,请参见注释...
Python的scipy.stats模块提供了与KS检验有关的函数 单样本检验 有函数:scipy.stats.kstest(rvs, cdf, args=(), N=20, alternative='two-sided', mode='approx')最重要的两个参数: rvs : str, array or callableIf a string, it should be the name of a dist...
The array containing the sample to be tested. Returns --- statistic : float or array pvalue : float or array A 2-sided chi squared probability for the hypothesis test.""" 示例 ### 非正态 ###x = np.random.rand(100)print(normaltest(x))#NormaltestResult(statistic=17.409796250892015, ...
Python的scipy.stats模块提供了与KS检验有关的函数 单样本检验 有函数:scipy.stats.kstest(rvs, cdf, args=(), N=20, alternative='two-sided', mode='approx')最重要的两个参数: rvs : str, array or callable If a string, it should be the name of a distribution inscipy.stats. If an array,...
python 检验数据分布,KS-检验(Kolmogorov-Smirnov test) – 检验数据是否符合某种分布 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。