Тест KS используется для проверки того, следуют ли два непрерывных распределения одному и тому же распределению или нет. Ниже приведен код Python для выполнения теста KS.
# Импорт библиотек
import numpy as np
import seaborn as sns
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
# Генерация нормальной случайной величины X
x = stats.norm.rvs(size= 100)
#Нарисуйте график оценки плотности ядра для X
sns.kdeplot(np.array(x),bw = 0,5)
plt.show()
# Используйте функцию kstest, доступную в scipy, чтобы сравнить X с нормальным распределением.
stats.kstest(x, «норма»)
#Вывод:
KstestResult(статистика=0,063772217543546034, значение=0,81075786049050036)
Вывод:
P-значение выше, чем уровень значимости (также известный как альфа 0,05 в нашем случае), поэтому мы принимаем нулевую гипотезу, которая подразумевает, что x нормально распределен.
Следите за нами, чтобы получать больше таких статей.
