在日常使用当中,最常用的正态性检验方法有K-S检验及W检验。 2.1 K-S检验 柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验(Kolmogorov-Smirnov test),一般又称K-S检验,该检验是柯尔莫戈洛夫所提出的,是一种基于累计分布函数的非参数检验,用以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同。 需要注意的是,K-S检...
使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布 使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布 data = [87,77,92,68,80,78,84,77,81,80,80,77,92,86, 76,80,81,75,77,72,81,72,84,86,80,68,77,87, 76,77,78,92,75,80,78] # 样本数据,35位健康...
首先生成1000个服从N(0,1)标准正态分布的随机数,在使用k-s检验该数据是否服从正态分布,提出假设:x从正态分布。 最终返回的结果,p-value=0.76584491300591395,比指定的显著水平(假设为5%)大,则我们不能拒绝假设:x服从正态分布。 这并不是说x服从正态分布一定是正确的,而是说没有充分的证据证明x不服从正态分布。
kstest方法:KS检验,参数分别是:待检验的数据,检验方法(这里设置成norm正态分布),均值与标准差 结果返回两个值:statistic → D值,pvalue → P值 p值大于0.05,为正态分布 H0:样本符合 H1:样本不符合 如何p>0.05接受H0 ,反之"""u= s['value'].mean()#计算均值std = s['value'].std()#计算标准差sta...
正态分布: 若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2 的正态分布,记为N(μ,σ) 其中期望值决定密度函数的位置,标准差决定分布的幅度,当υ=0,σ=0 时的正态分布是标准正态分布 判断方法有画图/k-s检验 画图: #导入模块 import numpy as np ...
1. Shapiro-Wilk test单样本的K-S检验是用来检验一个数据的观测经验分布是否是已知的理论分布。当两者间的差距很小时,推断该样本取自已知的理论分布。 作为零假设的理论分布一般是一维连续分布 F(如正态分布、均…
正态分布: 若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2 的正态分布,记为N(μ,σ) 其中期望值决定密度函数的位置,标准差决定分布的幅度,当υ=0,σ=0 时的正态分布是标准正态分布 判断方法有画图/k-s检验 1. Shapiro-Wilk检验(W检验): 样本:小于50 ...
K-S检验的原假设是“样本数据来自的分布与正态分布无显著差异”,因此一般来说,KS检验最终返回两个结果,分别是检验统计量及P值,检验结果P>0.05才是我们的目标。 fromscipy.statsimportkstest#cdf中可以指定要检验的分布,norm表示我们需要检验的是正态分布#常见的分布包括norm,logistic,expon,gumbel等kstest(data.年...
当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常用。 PS:t-检验的假设是检验的数据满足正态分布,否则对于小样本不满足正态分布的数据用t-检验就会造成较大的偏差,虽然对于大样本不...
在Python中，statsmodels包中目前主要提供的是Q-Q图的绘制 柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验（Kolmogorov-Smirnov test），一般又称K-S检验，是一种基于累计分布函数的非参数检验，用以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同。K-S检验的原假设是“样本数据来自的分布与正态分布无显著...