K-S 检验法
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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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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)
1，一般随机变量描述随机变量分布律/分布情况的方法：离散型随机变量使用概率质量函数（PMF），如二项分布、泊松分布；连续性随机变量使用概率密度函数（PDF），如均匀分布、正态分布、指数分布。对于连续性随机变量，我们通常还会使用累计分布函数（CDF）来描述其性质，CDF是PDF的积分形式。2，常见分布2.1离散型分布①二项分布二项分布是只有两种结果（成功/失败）的单次试验重复多次后成功的概率。满足的
去年12月，美国康涅狄格州发生校园枪击案，造成28人死亡。 资料显示，1982年至2012年，美国共发生62起（大规模）枪击案。其中，2012年发生了7起，是次数最多的一年。 去年有这么多枪击案，这是巧合，还是表明美国治安恶化了？ 前几天，我看到一篇很有趣的文章，使用"泊松分布"（Poisson distribution），判断同一年发生7起枪击案是否巧合。 让我们先通过一个例子，了解什么是
# 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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本文使用两个实例说明了假设检验的过程，在Python中使用KS检验来验证一个数列是否是服从正态分布，两个数列是否服从相同分布等问题。
假设检验的基本思想： 若对总体的某个假设是真实的，那么不利于或者不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的。如果事件A真的发生了，则有理由怀疑这一假设的真实性
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2024-04-07 18:30:26
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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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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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注意更新（2022-07-01日更新）1. 估计是百度指数修改了爬虫策略，目前已更新为最新版本～前言有时候大家需要知道一个关键词在互联网上的热度，想知道某个关键词的热度变化趋势。大家可能就是使用百度指数、微信指数之类的。非常好用，但是就是不能把数据下载保存下来，不方便我们后面进行操作。我无意间看到别人提供的python脚本，可以对百度指数进行爬虫，于是我稍微修改了部分代码，做了一个可以直接返回pd
# 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
原创
2024-10-19 06:19:29
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SPSS 25 是一个集成的系列产品，解决了整个分析过程，从策划到数据收集，分析，报告和部署。随着十几完全集成的模块可供选择，你可以找到你需要的专业能力，以增加收入，超越竞争对手，进行研究，并做出更好的决策。包括贝叶斯统计，新的图表构建器，客户请求的统计增强功能等，可以更好的应用高级统计分析，解决最棘手的业务问题，帮助用户快速轻松从数据中获取新洞察。 SPSS 25 提供了大量专业统
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
