stats.kstest
时间: 2023-09-28 08:06:11 浏览: 136
scipy.stats.kstest是一个用于执行Kolmogorov-Smirnov检验的函数。该函数用于检验一个样本是否符合一个给定的概率分布。Kolmogorov-Smirnov检验是一种非参数检验方法,它不需要对数据的分布做出任何假设。该函数返回两个值:统计量和p值。统计量是一个测量样本与给定分布之间的距离的值,p值是一个测量样本是否符合给定分布的概率值。如果p值小于显著性水平,则可以拒绝原假设,即样本不符合给定分布。
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scipy.stats.kstest
scipy.stats.kstest是一个用于执行Kolmogorov-Smirnov检验的函数。该函数用于检验一个样本是否符合一个给定的概率分布。Kolmogorov-Smirnov检验是一种非参数检验方法,它不需要对数据的分布做出任何假设。该函数返回两个值:统计量和p值。统计量是一个测量样本与给定分布之间的距离的值,p值是一个测量样本是否符合给定分布的概率值。如果p值小于显著性水平,则可以拒绝原假设,即样本不符合给定分布。
stats.kstest(x,'norm')是什么意思
这行代码使用Scipy库中的stats模块,对数组x进行了KS检验。KS检验是一种非参数假设检验方法,用于检验样本是否来自于某个已知分布(在这里是正态分布)。stats.kstest()函数中的第一个参数x是待检验的样本数据,第二个参数'norm'表示假设样本来自于正态分布。如果返回值的第二个元素p-value小于显著性水平(默认为0.05),则拒绝原假设,即认为样本不来自于正态分布。如果p-value大于显著性水平,则接受原假设,即认为样本可能来自于正态分布。
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