kstest python
时间: 2023-06-21 11:25:02 浏览: 88
KS检验(Kolmogorov-Smirnov test)是一种非参数检验方法,用于检验两个样本是否来自同一分布。在Python中,可以使用SciPy库的`kstest`函数来执行KS检验。
`kstest`函数的使用方法如下:
```python
from scipy.stats import kstest
# x和y是两个样本
stat, p_value = kstest(x, y)
```
其中,`stat`是KS检验统计量,`p_value`是p值。根据p值是否小于显著性水平,来判断两个样本是否来自同一分布。如果p值小于显著性水平,就拒绝原假设(即两个样本来自同一分布)。
需要注意的是,`kstest`函数默认使用KS两样本检验,如果需要使用KS单样本检验,可以指定`args`参数:
```python
from scipy.stats import kstest
# x是样本,cdf是累积分布函数
stat, p_value = kstest(x, cdf, args=(arg1, arg2, ...))
```
其中,`cdf`是累积分布函数,`args`是传递给`cdf`的额外参数。
相关问题
KS检验python
您好!要进行KS检验(Kolmogorov-Smirnov test)的话,您可以使用Python中的SciPy库来实现。下面是一个简单的示例代码:
```python
from scipy.stats import kstest
import numpy as np
# 生成两个随机样本
sample1 = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)
sample2 = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)
# 进行KS检验
statistic, p_value = kstest(sample1, sample2)
print("KS检验统计量:", statistic)
print("p值:", p_value)
```
在这个示例中,我们使用`np.random.normal`函数生成两个服从标准正态分布的随机样本。然后,我们使用`kstest`函数进行KS检验,并获取检验的统计量和p值。最后,打印出结果。
请注意,这只是一个简单的示例,您可以根据具体的需求进行适当的修改。希望对您有帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
ks检验python代码
KS检验(Kolmogorov-Smirnov test)是一种非参数的检验方法,用于检验两个样本是否来自于同一分布。在Python中,可以使用SciPy库的stats模块中的kstest函数进行KS检验。以下是一个简单的示例:
``` python
from scipy import stats
# 生成两个随机样本
sample1 = stats.norm.rvs(size=1000)
sample2 = stats.lognorm.rvs(s=0.5, size=1000)
# 进行KS检验
ks_statistic, p_value = stats.ks_2samp(sample1, sample2)
print("KS统计量:", ks_statistic)
print("P值:", p_value)
```
在上面的示例中,我们使用了SciPy库中的norm和lognorm函数生成了两个随机样本。然后,我们使用ks_2samp函数对这两个样本进行KS检验,并输出了KS统计量和P值。其中,KS统计量越大,表示两个样本越可能来自于不同的分布;而P值越小,则表示两个样本来自于不同的分布的可能性越大。