>>>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。
pLoc ="nan"pTail ="nan"else:#pLoc = stats.ttest_ind(threeLoc1, threeLoc2)[1]#pTail = stats.ttest_ind(tailLen1, tailLen2)[1]pLoc = stats.ks_2samp(threeLoc1, threeLoc2)[1] pTail = stats.ks_2samp(tailLen1, tailLen2)[1]returngene, len(threeLoc1), np.average(threeLoc1), n...
kstest(x, 'expon') 1. KstestResult(statistic=0.09854002120537766, pvalue=0.2685899206780503) 1. 生成100个指数分布随机数,KS检验拒绝它们服从正态分布的假设,接收了它们服从指数分布的假设。 两样本检验 有函数:scipy.stats.ks_2samp(data1, data2, alternative='two-sided', mode='auto')参数: data1, d...
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...
plt.title('KS Curve') plt.show() 这个示例首先生成了一些观测数据(正态分布),然后生成了理论分布数据(同样为正态分布)。然后,我们使用ks_2samp函数来计算KS统计量和p值。最后,我们使用matplotlib库绘制了KS曲线。 注意,KS曲线的绘制需要先绘制观测数据的直方图,然后画出理论分布的线。这个图可以用来直观地比较...
print(ks_2samp(beta, norm)) # Ks_2sampResult(statistic=0.578, pvalue=7.844864182954565e-155) #p-value比指定的显著水平(假设为5%)小,则我们完全可以拒绝假设:beta和norm不服从同一分布 # output KstestResult(statistic=0.598, pvalue=1.522399152854421e-166) ...
ks计算公式 pythonks计算公式 python 在Python中,ks统计量的计算通常是通过scipy库中的ks_2samp函数来实现的。这个函数可以用来比较两个样本的分布是否相同。具体的计算公式是基于两个样本的累积分布函数(CDF)的最大差值来计算的。在使用ks_2samp函数时,你需要提供两个样本的数据作为输入,函数会返回KS统计量和对应...
ks_2samp实现 我们直接调用stats.ks_2samp()函数来计算。链接scipy.stats.ks_2samp¶为ks_2samp()实现源码,笔者按照源码实现了下,方便查看其中的cdf计算结果。 crosstab实现 我们知道计算ks的核心就是好坏人的累积概率分布,我们采用pandas.crosstab函数来计算累积概率分布。
sigma_2=1.0982798189842946 #生成对数正态分布数据 data_lognorm = np.random.lognormal(mu_2, sigma_2, size=1000) # print(data_norm) ks_statistic, p_value = ks_2samp(data,data_lognorm) print("---对数正态分布拟合数据检验---") print(...
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