# Python中的Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验）
## 什么是Kolmogorov-Smirnov检验？
Kolmogorov-Smirnov检验，简称K-S检验，是一种用来检验两个样本是否来自同一个分布的统计检验方法。它的原理是比较两个累积分布函数的差异，通过计算它们的最大绝对差值来判断两个样本的分布是否一致。
在Python中，我们可以使用`scipy`库中的`
原创
2024-06-27 06:29:39
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# 了解Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验）在Python中的应用
Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验）是一种用于检验两个概率分布是否相同的非参数统计检验方法。它是由Andrey Kolmogorov和Nikolai Smirnov在1933年提出的，被广泛应用于检验数据是否符合某个分布。在Python中，我们可以使用`scipy.stats`模块中的`kst
原创
2024-04-17 04:32:59
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(三)KS检验将KS检验应用于信用评级模型主要是为了验证模型对违约对象的区分能力，通常是在模型预测全体样本的信用评分后，将全体样本按违约与非违约分为两部分，然后用KS统计量来检验这两组样本信用评分的分布是否有显著差异。两条曲线算的是累计概率计算各阶段的差值最后算差值的最大值KS检验也常用来选择有预测能力的单变量。就是通过某个单变量把样本分成两组，看这两组的样本有关KS指标的大小来决定此变量的预测能
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2024-01-18 14:45:56
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K-S 检验法
文章目录
K-S 检验法
1、前言2、基本原理2.1 正态分布相关概念2.2 运算过程3、程序3.1 均值和标准差求解函数3.2 定义标准正态分布的累积分布函数3.3 定义函数kstest，用于进行K-S检验3.4 编写主函数，读取对应路径文本数据并调用kstest函数进行检验。3.5 完整3.6 运行结果 1、前言K-S检验法（Ko
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2024-07-09 17:31:48
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函数名称函数说明调用格式正态总体的参数检验ztest单样本均值的z检验（总体服从正态分布）[h,sig,ci,zval] = ztest(x,mu0,sigma,alpha,tail)ttest单样本均值t检验（总体服从正态分布）[h,sig,ci,tval] = ttest(x,mu0,alpha,tail)ttest2双样本均值差t检验（两个总体均服从正态分布）[h,sig,ci,tval]
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2024-08-12 12:36:24
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4.字典类型dict4.1 定义# 定义:在{}内用逗号分隔开多元素，每一个元素都是key:value的形式，其中value可以是任意类型，而key则必须是不可变类型，详见第7小节，通常key应该是str类型，因为str类型会对value有描述性的功能
info = {'name':'tony', 'age':18, 'sex':'male'} # 本质info = dict({....})
#
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2023-08-05 13:19:54
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OpenStack 单元测试OpenStack开发——单元测试 本文将介绍OpenStack单元测试的部分。本文将重点讲述Python和OpenStack中的单元测试的生态环境。 openstack社区推崇的是使用tox进行单元测试，tox只需要配置好tox.ini就可以了，比较
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2024-06-13 21:13:16
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一 字符串分割matlab中最常用的字符串分割函数有两个，都比较好用，分别是strsplit和strtok。1 strsplit函数假设需要分割的字符串为str，直接使用 strsplit(str) 就可以分割，默认按空白字符分割，分割后的字符组成元胞数组。>> str = 'hello world, I am a student!'
str =
hello world, I am
太累了，感觉不会再爱了。执行了跟编译原理上的一模一样的例子，输出了正确结果1 #include <stdio.h>
2 #include <malloc.h>
3 #include <string.h>
4 //这个头文件是为了将语法声明的产生式按照调用顺序来构建调用图，并顺便构建反向调用图。
5 //从而来构建拓扑排序，并用到将来的分析之中。
一、matlab概率密度估计函数：ksdensity 功能：根据给定的数据，估计概率密度分布示例： 1. 正态分布 x = randn(1,100000);
[y,xi] = ksdensity(x);
plot(xi,y, 'bo')
% 验证
hold on
yn=normpdf(xi,0,1); % 标准正态分布的概率密度函数
plot(xi,yn,'b')其他请参考：http
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2024-04-29 16:49:16
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# 使用Python进行Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验）以验证指数分布
在统计学中，Kolmogorov-Smirnov检验（简称K-S检验）是一种用于比较样本分布与参考分布的方法，或者用于比较两个样本分布。本文将主要介绍如何使用Python中的`scipy`库对样本数据进行K-S检验，以验证其是否符合指数分布。
## 什么是指数分布？
指数分布常用于描述事件发生的时间
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2024-10-19 06:19:29
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深度学习之 Keras深度学习之 TensorFlow深度学习之 PyTorch深度学习之 MXnetKeras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架，作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行：以 TensorFlow, CNTK, 或
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2024-06-04 21:07:36
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MATLAB统计工具箱包括概率分布、方差分析、假设检验、分布检验、非参数检验、回归分析、判别分析、主成分分析、因子分析、系统聚类分析、K均值聚类分析、试验设计、决策树、多元方差分析、统计过程控制和统计图形绘制等。优化工具箱包括无约束最优化、有约束最优化、二次规划、多目标规划、最大最小化、半元限问题、方程求解以及大型优化问题的求解等。
表Ⅰ-1 &nbs
你好！分别是这样缩写的 B二项分布 binomial distribution P泊松分布 poisson's distribution U均匀分布 uniform distribution E指数分布 exponential distribution N正态分布 .u分布是标准正态分布，是以0为平均值，以1为标准差的正态分布。z分布是正态分布，是以μ为平均值，以σ为标准差的正态分布。对于z分布中
对于strok函数的理解，自己也是很迷茫，尤其看到有的范例将第一参数设为NULL也很是不解，也是找了许多博文，并看了官方的英文文档才浅显地理解了。函数原型：//函数原型
#include <string.h>
char *strtok(char *str, const char *delim);函数功能为“Parse S into tokens separated by charac
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2024-04-08 22:18:56
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基于MATLAB的变异函数计算与经验半方差图绘制1 数据处理1.1 数据读取1.2 异常数据剔除1.3 正态分布检验及转换2 距离量算3 距离分组4 平均距离、半方差计算及其绘图5 绘图结果 在前期的 我们详细介绍了地学计算的几个基本概念，并对其数学推导公式加以了梳理。接下来，我将通过几篇新的专题博客，对地学计算相关的代码、操作加以实践与详细讲解。本篇博客便是第一篇—— 基于MATLAB的
真的全忘了。。。泊松、指数、伽马分布
泊松分布： 已知某事件单位时间的平均发生率λ
，能给出单位时间内实际上发生X次的概率。可以证明二项分布取极限（试无数次）就是泊松分布，也就是说二项分布是泊松分布在离散的时间上的对应。指数分布： 泊松过程中，第k次随机事件与第k+1次随机事件出现的时间间隔t服从指数分布，即 t∼Expotional(λ)
step：动态系统的阶跃响应绘图。
具体描述：
1.step：计算一个动态系统的阶跃响应。在状态空间的情况下,假定初始状态为零。当它没有输出参数时,调用这个函数在屏幕上的画出阶跃响应。
2.step(sys)：画出任意一个动态系统模型sys的阶跃响应。这个模型可以是连续的或离散的,和单输入单输出或
目录语法说明示例绘制单数据序列绘制多个数据序列在指定的 x 值位置绘制单个数据序列在指定的 x 值处绘制多个数据序列在唯一的 x 值集合处绘制多个数据序列指定线型、标记符号和颜色指定其他样式选项为阶梯图指定坐标区 创建并修改阶梯图使用绘图函数创建一个阶梯图 stairs函数作用是绘制阶梯图语法s
D:\Program Files\MATLAB\R2012b\toolbox\stats\stats
MATLAB统计工具箱包括概率分布、方差分析、假设检验、分布检验、非参数检验、回归分析、判别分析、主成分分析、因子分析、系统聚类分析、K均值聚类分析、试验设计、决策树、多元方差分析、统计过程控制和统计图形绘制等。优化工具箱包括无约束最优化、有约束最优化、二次规划、多目标规划、最大最小化、
