计算需要检验的数据列的平均值 μ 和标准差 σ; 比较数据列的每个值与平均值的偏差是否超过 3 倍标准差,如果超过 3 倍,则为异常值; 剔除异常值,得到规范的数据。 K-S 正态分布检验和 3σ 原则剔除异常值,Python 代码如下: importnumpyasnpimportpandasaspdfromscipy.statsimportkstestfromscipy.specialimportbo...
(1). 针对大部分分布的 Kolmogorov–Smirnov 检验(真正的K-S检验) (2). 仅适用于高斯分布的基于分布曲线形状的 kurtosis-skewness 检验准则(冒牌的K-S检验) 一、单样本 Kolmogorov–Smirnov 检验(转载) 1. 定义: 它是检验单一样本是不是服从某一预先假设的特定分布的方法。 2. 检验方法: 它的检验方法是以样...
AUC(Area Under ROC Curve):ROC曲线下的面积。 5.K-S曲线 洛伦兹曲线(Kolmogorov-Smirnov curve)值越大,表示模型能够将正、负客户区分开的程度越大。KS值的取值范围是[0,1] 。 KS曲线是两条线,其横轴是阈值,纵轴是TPR(上面那条)与FPR(下面那条)的值,值范围[0,1] 。两条曲线之间之间相距最远(差)的...
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,检验...
实际上,从已有的文献表明,对于数据分布的正态性研究,首选方法是图形观察,即利用直方图、P-P图或Q-Q图进行观察,如果分布严重偏态和尖峰分布则建议进行进一步的假设检验。如果图形分布结果不好判断,则再进行正态性检验。 其次,对于检验方法来说,对于K-S检验及W检验结果来说,有文献采用蒙特卡罗模拟方法进行多次验证,结...
KS检验-风控角度 从统计角度,我们知道KS是分析两组数据分布是否相同的检验指标。在金融领域中,我们的y值和预测得到的违约概率刚好是两个分布未知的两个分布。好的信用风控模型一般从准确性、稳定性和可解释性来评估模型。 一般来说。好人样本的分布同坏人样本的分布应该是有很大不同的,KS正好是有效性指标中的区分能...
# K-S正态性检验 ks <- ks.test(fit2$residuals,'pnorm', mean = mean(fit2$residuals), sd = sd(fit2$residuals))ks 结语 OK,今天关于线性回归诊断部分的内容就分享到这里,限于篇幅,不能一次性写完,故在下一期将继续推出诊断的其他内容(残差的方差齐性和残差的独立性检验)。希望对数据挖掘或机器学习...
采用SPSS进行分析的方法,直接一搜索能出来好多,很简单(可参见spss如何进行正态性检验)。 R语言 对于R语言,参见多组多个变量的正态性检验,可知基本函数如下。 # W 检验 shapiro.test(mydata$age) # K-S检验采用nortest包中的lillie.test()函数来实现 ...
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...
基于python的k-s值计算 做评分卡模型时(假设有多个自变量,因变量即是否违约。)通常需要筛选变量。 k-s值的作用类似于AUC,它期初是用来评价模型(变量)对是否违约事件的区分程度的。 #-*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Apr 8 17:04:37 2019...