Python学习:如何进行柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验?ks_2samp momo 中央财经大学 金融学博士在读 来自付费专栏 · VIP Zone 目录 收起 文献来源 文献来源 Kolmogorov–Smirnov 检验(K-S 检验)是一种非参数检验方法,用于检验一个样本是否来自特定的概率分布(单样本 K-S 检验),或者检验两个样本是否来自同一概
从直方图中可以看到两个城市的房价分布情况,但要定量地比较它们的分布,我们需要使用KS检验。 三、执行KS检验 ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(data_city1, data_city2) print(f"KS统计量: {ks_stat}, p值: {p_value}") 四、解释结果 if p_value < 0.05: print("两个城市的房价分布显著不同")...
print(f"KS Statistic: {ks_statistic}") 二、使用SciPy库计算KS值 SciPy库提供了一个方便的方法来计算KS统计量,即ks_2samp函数。这个函数可以直接比较两个样本的分布。 from scipy.stats import ks_2samp ks_statistic, p_value = ks_2samp(positive_probs, negative_probs) print(f"KS Statistic: {ks_...
>>>sample1 = stats.norm.rvs(size=105, random_state=rng)>>>sample2 = stats.norm.rvs(size=95, random_state=rng)>>>stats.ks_2samp(sample1, sample2) KstestResult(statistic=0.10927318295739348, pvalue=0.5438289009927495) 正如预期的那样,p 值 0.54 不低于我们的阈值 0.05,因此我们不能拒绝原假设。
在Python中计算KS值有多种方法,包括使用现有的库函数和手动编写代码。以下是几种常见的方法: 方法一:使用SciPy库 SciPy库提供了一个专门用于计算KS统计量的函数——ks_2samp。这个函数用于比较两个独立样本的分布。 python from scipy.stats import ks_2samp # 假设我们有两个样本集A和B sample_a = [0.1, 0....
def compute_ks(data1,data2): df1 = DataFrame() df1['pred'] = data2 df1['label'] = data1 # 按照样本为正样本的概率值升序排序,也即坏样本的概率从高到低排序 sorted_list = df1.sort_values(['pred'], ascending=[True]) # print(sorted_list) ...
stat, p = ks_2samp(group_a_sales, group_b_sales) # 输出p值 print("p值为:", p) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 如果输出的p值很小,就表明两组用户的购买金额分布有所不同。 结论 Pythonks检验是一种常用的统计方法,可用于比较两个数据集的分布是否相似。它在数据分析、机器...
python ks曲线代码KS曲线(Kolmogorov-Smirnov曲线)是一种用于比较理论分布和观测数据的方法。在Python中,我们可以使用SciPy库中的ks_2samp函数来生成KS曲线。以下是一个简单的示例: import numpy as np from scipy.stats import ks_2samp import matplotlib.pyplot as plt #生成一些观测数据 np.random.seed(0) ...
python插值（scipy.interpolate模块的griddata和Rbf）数学上的假设检验从根本上来说是基于哲学上的反证法，...
一、使用库函数计算KS值 Python中有多个库可以用于计算KS值,最常用的包括SciPy和scikit-learn。在使用这些库之前,你需要确保已安装这些库。可以使用以下命令进行安装: pip install scipy scikit-learn 使用SciPy库 SciPy库提供了一个专门用于计算KS统计量的函数——ks_2samp。这个函数用于比较两个独立样本的分布。