想看一下这组数据是否符合正态分布,直接使用上述python代码后,发现没有报错,却得到这样的结果: Input: stats.kstest(test, 'norm') Out: KstestResult(statistic=1.0, pvalue=0.0) 1. 2. 结果肯定有问题,通过看kstest函数的原始文档,发现之前有个参数被忽略,也就是args args tuple, sequence, optional Distr...
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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。 K...
首先生成1000个服从N(0,1)标准正态分布的随机数，在使用k-s检验该数据是否服从正态分布，提出假设：x从正态分布。最终返回的结果，p-value=0.76584491300591395，比指定的显著水平（假设为5%）大，则我们不能拒绝假设：x服从正态分布。这并不是说x服从正态分布一定是正确的，而是说没有充分的证据证...
value=stats.norm.cdf(x,mean,std)# 执行 Kolmogorov-Smirnov 检验，计算 p-valueresult=stats.kstest...
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检验的原理是通过计算两个样本的经验累积分布函数(ECDF)之间的最大差值来判断它们的分布是否相同。在KS检验中,我们首先需要计算两个样本的ECDF,然后比较它们的差异程度。如果差异程度小于某个临界值,我们就可以认为两个样本来自同一分布。 在Python中,我们可以使用scipy库中的stats模块来进行KS检验。下面我们将通过一...
拥有体温、心率、心率,这里我们只对心率做正态性检验。 观察体温数据,最小值96.3,最大值100.8,均值为98.2位于正常体温之内,这里我们使用kstest对数据的正态性进行KS检验,注意kstest不仅仅可以用来做正态性检验,同时也可以用来检验其他数据分布类型。注意:KS检验样本量需要大于50个。 函数使用方法如下:...
1. 检验指定的数列是否服从正态分布 fromscipy.statsimportkstestimportnumpyasnp x=np.random.normal(0,1,1000)test_stat=kstest(x,'norm') 2. 检验指定的两个数列是否服从相同分布 fromscipy.statsimportks_2samp beta=np.random.beta(7,5,1000)norm=np.random.normal(0,1,1000)ks_2samp(beta,norm)...
""" kstest方法:KS检验,参数分别是:待检验的数据,检验方法(这里设置成norm正态分布),均值与标准差 结果返回两个值:statistic → D值,pvalue → P值 p值大于0.05,为正态分布 H0:样本符合 H1:样本不符合 如何p>0.05接受H0 ,反之 """u=df_train['loanAmnt'].mean()std=df_train['loanAmnt'].std()...