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")...
使用ks_2samp计算KS统计量和p值 ks_statistic, p_value = ks_2samp(sample_a, sample_b) print(f"KS Statistic: {ks_statistic}, p-value: {p_value}") 在上述代码中,ks_2samp函数返回的ks_statistic即为两个样本之间的KS值。 使用scikit-learn库 scikit-learn库虽然主要用于机器学习任务,但通过一些简...
>>>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....
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_2samp计算KS值 K-均值聚类算法(K-means) 什么是K-means 算法原理 算法优缺点 代码实现 什么是K-means K-means是六大聚类算法中最简单的其中一种。而聚类是一种无监督学习,它将相似的对象归到同一个簇中。在介绍K-means之前,先介绍什么是簇识别。簇识别给出聚类结果的含义。假定有一些数据,现在将...
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，...
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) ...
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) ...