KS检验是⼀种统计检验⽅法，其通过⽐较两样本的频率分布、或者⼀个样本的频率分布与特定理论分布（如正态分布）之间的差异⼤⼩来推论两个分布是否来⾃同⼀分布。实现⽅法：R 代码：ks.test(x)#其中x为“a numeric vector of data values”，也就是数值型向量。Python 代码：from scipy import ...
KS检验是一种统计检验方法,其通过比较两样本的频率分布、或者一个样本的频率分布与特定理论分布(如正态分布)之间的差异大小来推论两个分布是否来自同一分布。 实现方法: R 代码: ks.test(x) #其中x为“anumericvectorofdatavalues”,也就是数值型向量。 Python 代码: fromscipyimportstats stats.kstest(rvs, cdf...
这里,( D ) 即为K-S值。 Python代码示例 在Python中,我们可以使用scipy.stats库来进行K-S检验。以下是一个简单示例,示范如何计算K-S值: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportks_2samp# 生成两组正态分布数据data1=np.random.normal(0,1,1000)data2=np.random.normal(0.5,1,100...
from scipy.stats import ks_2samp get_ks = lambda y_pred,y_true: ks_2samp(y_pred[y_true==1], y_pred[y_true!=1]).statistic get_ks(x,y) # mine ks = ks_2samp(y, y_pred) print("ks:",ks.statistic) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16...
ks_stat = np.abs(df_ks['F_treatment'][k] - df_ks['F_control'][k]) 可以通过绘制两个累积分布函数和检验统计量的值来可视化检验统计量的值。 y = (df_ks['F_treatment'][k] + df_ks['F_control'][k])/2 plt.plot('Income', 'F_control', data=df_ks, label='Control') ...
KS检验是一种统计检验方法,其通过比较两样本的频率分布、或者一个样本的频率分布与特定理论分布(如正态分布)之间的差异大小来推论两个分布是否来自同一分布。 实现方法: R 代码: ks.test(x) #其中x为“anumericvectorofdatavalues”,也就是数值型向量。
KS检验最终返回两个结果,分别是检验统计量及P值。 检验结果如上图所示,可以看到P值约等于0,拒绝原假设,认为“样本数据来自的分布与正态分布有显著差异”。 K-S检验的结果似乎与我们前面的图形观察结果不填一致,关于这一点,我们在下一部分进行进一步的阐述。
这个检验适用于样本量较大的情况，通过比较样本分布与正态分布之间的差异。同样，如果p值小于显著性水平，则拒绝数据来自正态分布的假设。from scipy.stats import kstestimport numpy as np# 计算样本数据的均值和标准差sample_mean = np.mean(data['销量'])sample_std = np.std(data['销量'])# 进行...
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。