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
使用scipy.stats.ks_2samp函数进行KS检验: ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(data1, data2) 四、解释结果 KS检验的结果包括两个值:KS统计量和p值。KS统计量是两个样本的经验分布函数之间的最大差异,而p值表示该差异在零假设成立(即两个样本来自同一个分布)的情况下出现的概率。 一般来说,如果p值小于...
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。
@文心快码python计算ks值 文心快码 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...
在Python中使用ks_2samp函数可以执行Pythonks检验。这个函数接收两个样本作为参数,并返回测试统计量,以及p值。p值表示两个样本的CDF相似程度。如果p值很小,那么两个样本的分布很可能不同。下面是使用Pythonks检验的示例代码: from scipy.stats import ks_2samp ...
机器学习评估指标KS计算python代码实现 python ks值 从统计角度,我们知道KS是分析两组数据分布是否相同的检验指标。在金融领域中,我们的y值和预测得到的违约概率刚好是两个分布未知的两个分布。好的信用风控模型一般从准确性、稳定性和可解释性来评估模型。
1-cdf） #ppf百分比（累积概率的反函数），分位数函数 #stats:返回均值，方差 print(st.norm.stats(...
想在linux上使用python3计算双样本KS检验的p值,两列数据来源是两个文件的对应列,比如file1的第一列对应file2的第一列。两个文件分别有1000列 下面是我尝试用第10列来计算p值的脚本 #!/usr/bin/python3 import numpy as np from scipy.stats import ks_2samp ...
from scipy.stats import ks_2samp 假设我们有两个样本集A和B sample_a = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8] sample_b = [0.05, 0.35, 0.5, 0.7] 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}")...