python KS检验 两个时间序列

在Python中，可以使用SciPy库中的`stats.ks_2samp`函数执行KS检验（Kolmogorov-Smirnov test）来比较两个时间序列的分布是否相同。以下是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy import stats

# 生成两个示例时间序列
ts1 = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)
ts2 = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)

# 执行KS检验
statistic, p_value = stats.ks_2samp(ts1, ts2)

# 打印结果
print(f"KS统计量：{statistic}")
print(f"P值：{p_value}")

在上述示例代码中，我们首先使用`numpy.random.normal`函数生成了两个示例的时间序列`ts1`和`ts2`，这里使用了正态分布来生成随机数据。

然后，我们使用`stats.ks_2samp`函数执行KS检验，将两个时间序列作为输入。这个函数将返回KS统计量和对应的P值。

最后，我们打印出KS统计量和P值。

需要注意的是，KS检验是一种非参数检验方法，用于比较两个样本的分布是否相同。在实际应用中，你需要根据你的时间序列数据和具体问题来进行相应的处理和解释。