scipy.stats.ks_2samp(data1, data2, alternative='two-sided', method='auto')# 执行两个样本 Kolmogorov-Smirnov 拟合优度检验。 该测试比较了两个独立样本的基本连续分布 F(x) 和 G(x)。有关可用的无效假设和替代假设的说明,请参见注释。 参数:: data1, data2:数组,一维 假设从连续分布中提取的两个...
import numpy as np from scipy.stats import ks_2samp import re with open('rec_dis/1C/4_rmsd2_bound_atom_range/data2', 'r') as file1, open('rec_dis/1C/4_rmsd2_atom_range/data1', 'r') as file2: data1 = file1.readline() data2 = file2.readline() count = 1 while data1...
stats import ks_2samp stat, p_value = ks_2samp(df['Open'], df['Adj Close']) 参考资料 [1] 常见的股票概率分布方法: https://www.investopedia.com/articles/06/probabilitydistribution.asp [2] 连续统计分布清单: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/stats/continuous.html...
这是因为在内部，如果可以从输入解析scipy.stats中的分布，则调用ks_1samp，否则调用ks_2samp。所以kst...
上面的示例都是单样本测试,与ks_1samp执行的测试相同。请注意,kstest也可以执行与ks_2samp执行的相同的两个样本测试。例如,当从同一分布中抽取两个样本时,我们期望数据在大多数情况下与原假设一致。 >>>sample1 = stats.laplace.rvs(size=105, random_state=rng)>>>sample2 = stats.laplace.rvs(size=95, ...
两个概率密度分布不同的样本,我们可以通过KS检验来检测。 from scipy.stats import kstest # 对一组随机取样进行拟合,最大似然函数估计方法fit找出最适合取样数据的概率密度函数的系数 df,loc,scale = st.t.fit(np.random.normal(loc=0,scale=1,size=20)) # 生成t分布 display(st.t.rvs(df,loc,scale,siz...
stats:返回均值,方差,(费舍尔)偏态,(费舍尔)峰度。 moment:分布的非中心矩。 让我们使用一个标准正态(normal)随机变量(RV)作为例子。 >>> norm.cdf(0) 0.5 1. 2. 为了计算在一个点上的cdf,我们可以传递一个列表或一个numpy数组。 >>> norm.cdf([-1., 0, 1]) ...
注意:stats.describe用的是无偏的方差估计量,而np.var却用的是有偏的估计量。 T检验和KS检验 我们可以使用t检验是否样本与给定均值(这里是理论均值)存在统计显著差异。 >>> print 't-statistic = %6.3f pvalue = %6.4f' % stats.ttest_1samp(x, m) t-statistic = 0.391 pvalue = 0.6955 P值为0.7...
importnumpy as npfromscipy.statsimportks_2samp, kstest beta=np.random.beta(7, 5, 1000) norm=np.random.normal(0, 1, 1000)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...
两个样本ks_2samp的Kolmogorov-Smirnov测试 核密度估计<翻译到这里> 单因素估计 多因素估计 多尺度图相关(MGC)<翻译到这里,以下未翻译> 统计(scipy.stats) 简介 在本教程中,我们讨论scipy.stats的许多——当然不是全部——功能 。我们的目的是向用户提供此软件包的实用知识。有关更多详细信息,请参阅参考手册。