使用SciPy计算ks值
时间: 2023-07-11 11:12:06 浏览: 203
KS值(Kolmogorov-Smirnov test statistic)是用来衡量两个概率分布的差异程度的统计量。在SciPy库中,可以使用`ks_2samp`函数来计算两个样本的KS值。
具体使用方法如下:
1. 导入需要的库:
```python
from scipy.stats import ks_2samp
```
2. 准备两个样本数据,分别为`sample1`和`sample2`。
3. 调用`ks_2samp`函数,输入两个样本数据,得到KS值和p-value:
```python
ks_statistic, p_value = ks_2samp(sample1, sample2)
```
其中,`ks_statistic`为KS值,`p_value`为p-value值。
注意,KS值越大,表示两个样本越不相似;p-value值越小,表示两个样本越不相似。
示例代码如下:
```python
from scipy.stats import ks_2samp
import numpy as np
# 生成两个随机样本
sample1 = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)
sample2 = np.random.normal(loc=1, scale=1, size=1000)
# 计算KS值和p-value
ks_statistic, p_value = ks_2samp(sample1, sample2)
# 输出结果
print("KS值为:", ks_statistic)
print("p-value为:", p_value)
```
输出结果为:
```
KS值为: 0.504
p-value为: 1.042717963020931e-135
```
可以看出,两个样本的KS值为0.504,p-value值非常小,说明两个样本非常不相似。
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