011 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之二：KSD测试如何检验两个分布的异同？本周我们来分析和探讨NIPS 2017上的三篇最佳论文。周一我们分享的文章主要研究的是一种“健壮的优化问题”，也就是说我们在优化一个“损失函数”的时候，不仅要考虑损失函数的“均值”，还要考虑损失函数的“方差”。今天，我们来看另外一篇最佳论文《线性时间内核拟合优度测试》（ A Linear-Time Kernel
1 基本信息许多时候数据并不能满足许多统计假设，比如数据抽样于未知或混合分布，样本量过小、存在离群点、基于理论分布设计的合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理的情况。这时可以使用基于随机化和重抽样的统计方法进行检验。本文介绍一种应用广泛的依据随机化思想的统计方法：置换检验。置换方法与参数方法都需要计算检验统计量，但是置换方法并不是将统计量与理论分布进行比较，而是将其与置换观测数据后获得的经验分布进
转载
2023-08-17 17:07:45
562阅读
数据分布的一些检验方法1.KS检验2.幂律分布检验3.雅克-贝拉检验（Jarque-Bera test）4.安德森-达令检验（Anderson-Darling Test） 1.KS检验Kolmogorov–Smirnov 检验，简称KS检验，是统计学中的一种非参数假设检验，用来检测单样本是否服从某一分布，或者两样本是否服从相同分布。当p值>=0.5时，可认为数据符合对应检验的分布。 下面以检
转载
2024-04-12 12:01:35
500阅读
方差分析：检验不同组别下的总体均值是否存在显著差异，可用于多个独立样本的均值检验。前提假设：观测变量的总体分布是正态分布；不同组别下的观测变量的总体具有同方差。1. 单因素方差分析
原理：离差平方和分解SST（总离差平方和）=SSE（组内离差平方和）+SSA（组间离差平方和）
检验统计量
2. 单因素方差分析的数学模型
转载
2023-12-20 15:00:23
101阅读
Minitab中的正态性检验提供了三种方法：Anderson-Darling(AD)，Ryan-Joiner(RJ)和Kolmogorov-Smirnov(KS)。AD检验是默认的，那它在检验非正态的时候是不是最好的方法呢？对于这三种正态性检验方法，检验结果有时是有差异的(如下图)，那么就有个问题：到底以哪种方法的结果为准？今天我们就来比较一下每种正态性检验在以下三种不同情形下检验非正态数据的能力
转载
2023-12-12 19:42:48
289阅读
文献：菜用大豆可溶性糖含量的GWAS及相关候选基因的鉴定摘要可溶性总糖(TSS)是大豆籽粒的重要成分，对大豆风味有重要影响。 作者在两种环境下对264份种质资源进行了调查。利用GWAS获得了27个有意义的SNPs关联。两种环境中均鉴定出显著的SNPs。利用RT-PCR技术对菜用大豆种子中TSS含量进行鉴定，并进行候选基因分析，发现9个候选基因可能是菜用大豆种子中TSS含量的调节因子，这些基因可能参
一、定义
单样本K-S检验是一种拟合优度的非参数检验方法。单样本K-S检验是利用样本数据推断总体是否服从某一理论分布的方法，适用于探索连续型随机变量的分布形态。
1.目的：利用样本数据推断总体是否服从某个理论分布
2.基本假设：H0:总体服从指定的分布.
3.基本方法：
①根据用户指定检验的总体分布,构造出一理论的频数分布，并计算相应的累计频
转载
2023-11-27 10:44:15
314阅读
# 截断分布的KS检验及其在R语言中的实现
在统计学中，分布检验是验证数据是否符合特定分布的一个重要步骤。Kolmogorov-Smirnov（KS）检验是一种非参数检验方法，能够比较样本分布与理论分布之间的差异。本文将重点讲解如何在R语言中对截断分布进行KS检验，并提供相应的代码示例。
## 1. 截断分布概述
截断分布是指在某个区间内，只考虑满足条件的数据，其它数据被抛弃。在许多实际应用
最小生成树在含有n个顶点的连通图中选择n-1条边，构成一棵极小连通子图，并使该连通子图中n-1条边上权值之和达到最小，则称其为连通网的最小生成树。 例如，对于如上图G4所示的连通网可以有多棵权值总和不相同的生成树。克鲁斯卡尔算法介绍克鲁斯卡尔(Kruskal)算法，是用来求加权连通图的最小生成树的算法。基本思想：按照权值从小到大的顺序选择n-1条边，并保证这n-1条边不构成回路。&nbs
转载
2024-09-20 13:45:03
90阅读
Kolmogorov-Smirnov是比较一个经验分布与理论分布或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。 对于单样本KS检验，检验统计量为，当根据观测值计算出的则拒绝H0，否则接受H0假设。目录基于数据的KS检验统计量的展开式理论分布在接受域中的上下限反向验证案例分析或许可行的改进及建议附件：Kolmo
# R语言 正态性KS检验代码实现
## 1. 流程概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用R语言实现正态性KS检验。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 绘制数据直方图 |
| 4 | 拟合正态分布 |
| 5 | 进行KS检验 |
接下来，我们将逐步进行每个步骤的详细说明和代码实现。
原创
2023-10-15 12:03:24
530阅读
问题：ROC曲线是累计坏占比曲线（图中蓝色曲线）下面的面积（>0.5），KS值是累计坏占比曲线-累计好占比曲线差值（图中红色曲线）的最大值。实际上他们都是一样的？ 解答：ROC(Receiver Operating Characteristic Curve):接受者操作特征曲线。ROC曲线及AUC系数主要用来检验模型对客户进行正确排序的能力。ROC曲线描述了在一定累计好客户比例下的
R语言对随机变量的分布进行检验，采用的是非参数统计的方法。本文将采Kolmogorov-Smirnov检验，具体代码如下：比如正态性检验： x <- rnorm(50)#产生数据
ks.test(x, 'pnorm') 运行上面代码输出结果如下：> x <- rnorm(50) > ks.test(x, 'pnorm')  
转载
2023-06-12 15:14:09
283阅读
1.KS检验Kolmogorov-Smirnov test（KS检验）是一种重要的非参数检验方法，应用非常广泛，比如之前介绍的数据库CMap，其核心算法就是借鉴KS检验。KS检验是一种统计检验方法，其通过比较两样本的频率分布、或者一个样本的频率分布与特定理论分布（如正态分布）之间的差异大小来推论两个分布是否来自同一分布。from scipy import stats
stats.kstest(rv
转载
2024-08-17 09:50:27
90阅读
Wilcoxon符号秩检验不仅可以用于单个样本的中位数与总体中位数的比较，也可以用于成对样本差值的中位数与0的比较。配对样本的Wilcoxon符号秩检验的目的是推断配对样本之间的差值的总体中位数是否不同于0，即推断配对的两个相关样本来自的两个总体中位数是否存在差异。本文将结合实例介绍配对样本Wilcoxon符号秩检验的适用条件和假设检验理论。适用条件对于配对设计的连续性变量，可以选择配对t检验或W
转载
2024-07-27 09:53:44
140阅读
R中的功能主要是以函数的形式实现。使用者可以修改（重载）这些函数，也可以开发新的函数。 R有很多package，实现各种功能，可以在R的站点cran中下载安装各种package以扩展功能。
统计学术思想R案例网络收集和介绍作者：樊瑞珍文章来源：统计建模与R软件名称:卡方检验目标描述:卡方检验在R语言中的运用(案例)卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推
转载
2024-01-24 21:21:00
216阅读
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。
KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数
转载
2023-09-14 14:51:25
193阅读
# 如何在R语言中实现广义帕累托分布的Kolmogorov-Smirnov检验
广义帕累托分布（Generalized Pareto Distribution，GPD）是一种用于建模极端值的统计分布。进行Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验可以帮助我们确定一组数据是否来自于某个特定的分布。在本教程中，我们将学习如何在R语言中实现这一过程。为了使学习更加有序，我们将整个流程分解为几个
今天给大家介绍一下子弹图(Bullet chart) 的绘制方法，主要内容包括：子弹图(Bullet chart)简单介绍子弹图(Bullet chart)的R绘制技巧子弹图(Bullet chart)的Python绘制技巧子弹图(Bullet chart)简单介绍子弹图(Bullet chart) 给大多数据人的第一印象可能就只是简单的柱形图叠加，但其所使用的场景和表达的含义却远远超过柱形图，特
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法
转载
2023-10-18 22:06:34
330阅读
