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...
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...
一般在K-S检验中,首先假设两个频率分布十分相似,如果两个频率分布的差异非常小,这种差异的出现存在偶然性;如果差异大,偶然发生的可能性就小。再计算需要做样本数据与标准数据的累积分布函数,然后求这两个累积分布函数的差的绝对值中的最大值D。最后通过查K-S检定表以确定D值是否落在所要求对应的置信区间内。若D...
(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...
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...
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...
判断方法有画图/k-s检验 画图: #导入模块importnumpy as npimportpandas as pdimportmatplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline#构造一组随机数据s = pd.DataFrame(np.random.randn(1000)+10,columns = ['value'])#画散点图和直方图fig = plt.figure(figsize = (10,6)) ...
《风控模型中的K-S理解以及python实现》 -https://zhuanlan.zhihu.com/p/42656285 ks检验介绍 笔者刚入门机器学习开始做的例子就是金融场景下风控模型。那时评价模型的好坏就用传统的机器学习评价标准,比如说准确率、精确率和AUC,对风控模型的ks指标还一无所知,倒是作为统计科班出身的童鞋,第一次见到ks想到的就是...
在实践中，KS检验在金融风控中尤为关键。然而，当计算KS值时，需要注意变量缺失值的存在可能导致计算结果错误。例如，直接使用Python的stats.ks_2samp()函数计算时，如果数据包含缺失值，可能导致KS值不准确。因此，对于含有NAN值的单变量，处理方法包括先去除缺失值或选择ks_calc_cross方法，后者不受缺失...
正太性检验 利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验,它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。 直方图初判 / QQ图判断 / K-S检验 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlib inline ...