k-s检验是无参数检验,怎样对两个数据进行比较?给个matlab代码
时间: 2025-02-27 21:29:42 浏览: 34
### 使用K-S检验在Matlab中比较两个数据集
为了评估两个独立的数据集是否来自相同的概率分布,在Matlab中可以利用`kstest2`函数执行双样本Kolmogorov-Smirnov测试。此方法属于非参数检验,不依赖于特定的概率分布假设。
下面展示了一个简单的例子来说明如何使用该功能:
```matlab
% 创建两个随机数组成的数据集用于演示目的
dataSet1 = normrnd(0, 1, [100, 1]); % 均值为0标准差为1的正态分布
dataSet2 = normrnd(0.5, 1, [100, 1]); % 均值为0.5标准差为1的正态分布
% 执行双样本K-S检验
[h, pValue, ksStat] = kstest2(dataSet1, dataSet2);
disp(['Hypothesis Test Result (h): ', num2str(h)]);
disp(['P-value: ', num2str(pValue)]);
disp(['KS Statistic: ', num2str(ksStat)]);
```
这段代码首先创建了两个不同均值但相同方差的正态分布随机数列作为模拟数据集[^1]。接着调用了`kstest2`来进行双样本K-S检验,并打印出了三个主要的结果:假设检验结果(`h`)、p值(`pValue`)以及K-S统计量(`ksStat`)。当返回的`h`=1时表示拒绝原假设,意味着这两个样本很可能不是来自于同一个分布;而如果`h`=0,则表示无法拒绝原假设,即认为两者可能来源于同一分布。此外,通过观察p值可以帮助判断结论是否有足够的证据支持,通常情况下会设定显著性水平α=0.05作为阈值。
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