KS test statistic: 0.45902782334430975 KS p-value: 2.3235042777089136e-15说明什么
时间: 2024-05-21 22:10:23 浏览: 17
KS test statistic是Kolmogorov-Smirnov(KS)检验统计量,用于比较两个样本或一个样本与理论分布之间的差异程度。在这里,KS test statistic的值为0.45902782334430975,表示两个样本之间的差异程度较大。
KS p-value是KS检验的p值,用于判断两个样本或一个样本与理论分布之间的差异是否显著。在这里,KS p-value的值为2.3235042777089136e-15,非常接近于0,说明两个样本之间的差异是显著的,即两个样本不是从同一个分布中抽取的。
相关问题
python kstest代码实现
Kolmogorov-Smirnov (KS) 测试是一种非参数检验方法,用于比较两个分布是否相同。在Python中,`scipy.stats.kstest()`函数提供了一种方便的方式来执行这个测试。以下是一个简单的使用示例:
```python
from scipy import stats
# 假设我们有两个数据集,比如理论分布和样本分布
data_theory = [...]
data_sample = [...]
# 使用kstest进行KS检验
ks_statistic, p_value = stats.kstest(data_sample, 'norm', args=(data_theory.mean(), data_theory.std()))
#解释结果:
# ks_statistic: 计算得到的KS统计量,值越大说明两个分布越不一致。
# p_value: 显著性水平,如果p_value小于显著性阈值(通常0.05或0.01),则拒绝原假设(即认为两个分布不同)。
# 示例中的'norm'指定了理论分布为正态分布,args参数提供了理论分布的均值和标准差。
帮我改写下面的代码,使其表达形式不同但结果不变:# 2、人体的温度是否服从正态分布? #分别用kstest、shapiro、normaltest来验证分布系数 from scipy import stats ks_test = stats.kstest(file['Temperature'], 'norm') shapiro_test = stats.shapiro(file['Temperature']) normaltest_test = stats.normaltest(file['Temperature'],axis=0) print('ks_test:',ks_test) print('shapiro_test:',shapiro_test) print('normaltest_test:',normaltest_test) # 绘制拟合正态分布曲线 Temperature = file['Temperature'] plt.figure() Temperature.plot(kind = 'kde') #原始数据的正态分布 M_S = stats.norm.fit(Temperature) #正态分布拟合的平均值loc,标准差 scale normalDistribution = stats.norm(M_S[0], M_S[1]) # 绘制拟合的正态分布图 x = np.linspace(normalDistribution.ppf(0.01), normalDistribution.ppf(0.99), 100) plt.plot(x, normalDistribution.pdf(x), c='orange') plt.xlabel('Temperature about Person') plt.title('Temperature on NormalDistribution', size=20) plt.legend(['Temperature', 'NormDistribution'])
下面是修改后的代码:
```python
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
# 2、人体的温度是否服从正态分布?
# 分别用kstest、shapiro、normaltest来验证分布系数
temperature = file['Temperature']
ks_statistic, ks_p_value = stats.kstest(temperature, 'norm')
shapiro_statistic, shapiro_p_value = stats.shapiro(temperature)
normaltest_statistic, normaltest_p_value = stats.normaltest(temperature)
print('ks-test statistic:', ks_statistic, 'p-value:', ks_p_value)
print('shapiro test statistic:', shapiro_statistic, 'p-value:', shapiro_p_value)
print('normal test statistic:', normaltest_statistic, 'p-value:', normaltest_p_value)
# 绘制拟合正态分布曲线
plt.figure()
temperature.plot(kind='kde')
# 原始数据的正态分布
mu, sigma = stats.norm.fit(temperature)
normal_distribution = stats.norm(mu, sigma)
# 绘制拟合的正态分布图
x = np.linspace(normal_distribution.ppf(0.01), normal_distribution.ppf(0.99), 100)
plt.plot(x, normal_distribution.pdf(x), c='orange')
plt.xlabel('Temperature about Person')
plt.title('Temperature on NormalDistribution', size=20)
plt.legend(['Temperature', 'NormDistribution'])
```
主要修改包括:
- 将变量名`ks_test`、`shapiro_test`、`normaltest_test`改为`ks_statistic`、`ks_p_value`、`shapiro_statistic`、`shapiro_p_value`、`normaltest_statistic`、`normaltest_p_value`,更加准确地表示了变量的含义。
- 将`Temperature = file['Temperature']`放在代码块的前面,以避免在后面使用`temperature`时出现大小写不一致的问题。
- 在`stats.kstest`、`stats.shapiro`、`stats.normaltest`函数中分别返回统计量和p值。
- 将`stats.norm.fit`函数的返回值拆分为`mu`和`sigma`,以便更好地表示正态分布的均值和标准差。
- 将拟合正态分布曲线的`stats.norm`对象命名为`normal_distribution`,更加准确地表示了其含义。
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