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如何使用Python计算Kolmogorov-Smirnov检验？

时间: 2024-11-25 20:19:17 浏览: 224

在Python中，可以使用`scipy.stats`模块中的`kstest()`函数来进行Kolmogorov-Smirnov (KS) 检验，这是一种非参数的检验方法，用于比较样本数据是否来自某个假设的概率分布。KS检验主要关注的是累积分布函数（CDF）的一致性。以下是基本的步骤： 1. 首先，你需要导入所需的库： ```python from scipy.stats import kstest ``` 2. 确定你要比较的数据和理论分布。例如，如果你想要测试数据是否服从正态分布，理论分布就是`norm`： ```python data = ... # 你的数据 dist_name = 'norm' # 此处代表正态分布 ``` 3. 使用`kstest()`函数进行检验，它接受两个参数：数据和理论分布的名称或实例： ```python ks_statistic, p_value = kstest(data, dist_name, args=(mu, sigma)) ``` 其中`args`参数包含额外的参数（如均值`mu`和标准差`sigma`，若对应于特定分布的话）。 4. `ks_statistic`返回的是 KS 分数，表示数据分布与理论分布之间的最大差异。`p_value`则是对应的P值，如果P值小于预设的显著性水平（比如0.05），那么我们拒绝原假设，认为数据不太可能来自给定的理论分布。完整的代码示例： ```python from scipy.stats import norm, kstest data = ... # 假设这是你的数据 mu, sigma = norm.fit(data) # 绘制正态分布的参数 dist_name = 'norm' ks_statistic, p_value = kstest(data, dist_name, args=(mu, sigma)) print(f"KS Statistic: {ks_statistic}") print(f"P-value: {p_value}") if p_value < 0.05: print("Reject the null hypothesis at a significant level.") else: print("Fail to reject the null hypothesis.") ```

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