如何使用Python计算Kolmogorov-Smirnov检验?
时间: 2024-11-25 18:19:17 浏览: 223
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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