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...
return ks # 在网上看其他人实现的方案,但是感觉是错的,和我们的问题可能有出入, # 等之后再研究吧 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检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法。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...
label=f"Test statistic: {ks_stat:.4f}") plt.legend(loc='center right'); plt.title("Kolmogorov-Smirnov Test"); 从图中我们可以看出,检验统计量的值对应于收入~650 时的两个累积分布之间的距离。对于该收入值在两组之间存在最大的不平衡。 我们可以使用 scipy 中的 kstest 函数执行实检验。 from sci...
KS test statistic, either D, D+ or D-.pvalue: float One-tailed or two-tailed p-value. 参数是: rvs:待检验数据。 cdf:检验分布,例如'norm','expon','rayleigh','gamma'等分布,设置为'norm'时表示正态分布。 alternative:默认为双侧检验,可以设置为'less'或'greater'作单侧检验。
) statistic, p_value1 = kstest(pro_df['销量'], 'norm', args=(sample_mean, sample_std)) print(f"Shapiro-Wilk检验统计量，{pro}_{times}_p值：", p_value) print(f"Kolmogorov-Smirnov检验，{pro}_{times}_p值：", p_value1) print()这里写两个循环就行了，然后分别使用两种...
if result.statistic < result.critical_values[i]: #统计量小于临界值 print('显著性水平为%.2f时,P值为%.1f,不能拒绝原假设,样本数据服从正态分布' % (sl/100, cv)) else: print('显著性水平为%.2f时,P值为%.1f, 拒绝原假设,样本数据不服从正态分布' % (sl/100, cv)) ...
接下来,我们可以使用scipy.stats模块中的ks_2samp函数进行KS检验。该函数接受两个样本作为输入,并返回KS统计量和p值: ```python ks_statistic, p_value = stats.ks_2samp(X, Y) ``` 我们可以输出KS统计量和p值: ```python print("KS statistic:", ks_statistic) print("p-value:", p_value) ```...
label=f"Test statistic:{ks_stat:.4f}") plt.legend(loc='center right'); plt.title("Kolmogorov-Smirnov Test"); Kolmogorov-Smirnov检验统计量 从图中我们可以看出,检验统计量的值对应于收入~650 时的两个累积分布之间的距离。对于该收入值在两组之间存在最大的不平衡。
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。