ks检验例题？

一、ks检验例题？

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。例如：

借助假设检验的思想，利用K-S检验可以对数列的性质进行检验，

首先生成1000个服从N(0,1)标准正态分布的随机数，在使用k-s检验该数据是否服从正态分布，提出假设：x从正态分布。

最终返回的结果，p-value=0.76584491300591395，比指定的显著水平（假设为5%）大，则我们不能拒绝假设：x服从正态分布。

这并不是说x服从正态分布一定是正确的，而是说没有充分的证据证明x不服从正态分布。因此我们的假设被接受，认为x服从正态分布。

如果p-value小于我们指定的显著性水平，则我们可以肯定的拒绝提出的假设，认为x肯定不服从正态分布，这个拒绝是绝对正确的。

二、什么是KS检验？

全称是Kolmogorov-Smirnov检验（柯尔莫哥洛夫-斯摩洛夫），用来检验你的数据的分布是不是符合一个理论的已知分布。也就是说你的原假始是H0: F=F0. 具体计算要用到经验分布函数：Fn(x)=1/n SUM_{i=1}^n I{Xi<=x}, 以此来计算检验统计量 D=sup_{x} | Fn(x)-F0(x)|, sup可以换成MAX. 用这个公式手算也可以得到答案的。

三、ks检验和kw检验的区别？

这主要取决于样本量，通常大样本（>50）用K-S检验，小样本（8<n<50）用S-W检验。

觉得有用点个赞吧

四、sw和ks检验用哪个？

1.KS检验俗称D检验，SW检验俗称W检验，记住口诀“大D小W”

2.SAS规定大于2000才叫大，SPSS规定大于5000才叫大.

五、R中ks检验计算步骤？

个人对这个问题是这样理解的，对于取自某一总体的样本数据而言，其本身所携带的是样本随机抽样所造成的误差，此处可以理解为抽样误差，对于某些特定的数据，诸如股指收益率（一般选取对数收益率）其不具备克隆的条件，因而就无法实现重复抽样，只能依托于蒙特卡洛模拟等方法，前提是获取样本数据的基本统计特征，诸如位移参数、尺度参数、形状参数等等，然后随机模拟，这其中存在一个方向性设定偏误的问题，因而其功效往往并不是很高，当然也在用，主要是为了解决一些现有技术尚且无法实现的技术问题。

另外一种，可以认为是基于经验分布（或者概率密度）来比对分析的方法，其思路是比较已知某分布数据的分布特征（概率密度）与检测样本数据之间的拟合优度问题，类似于在正态性检验中使用的ks检验一样，详情可查看R中关于ks.test()命令的解释和相关讲解(按照问题，查找程序和方法理论，这种方式对于问题的理解较为便捷)，但是实际上对于ks检验问题，往往功效很低，有没有考虑过为什么？

六、ks检验结果怎么看？

正态性检验SPSS看P值，小于0.01是极显著，0.01～0.05是差异显著，大于0.05是差异不显著

七、spss中ks检验的原假设？

原假设为:当k＝n时成立，则k＝n＋1时也成立

八、ks检验p值怎么算的？

P值的计算： 一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说： 左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C} 右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C} 双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。

九、莺尾花卡方检验python

莺尾花数据集是机器学习中最著名的数据集之一，用于分类问题的训练和测试。该数据集包含了150个样本，每个样本有4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。每个样本都属于三个不同的品种：Setosa、Versicolor和Virginica。

卡方检验在特征选择中的应用

卡方检验是一种常用的统计检验方法，用于确定两个分类变量之间是否有显著的关联性。在特征选择中，卡方检验可以帮助我们判断每个特征与目标变量之间的相关性，从而选择最有价值的特征来进行建模和预测。

在Python中，我们可以使用scipy库中的chi2函数来进行卡方检验。让我们来看一个示例，演示如何使用卡方检验来选择莺尾花数据集中最具有预测能力的特征。

# 导入所需的库
import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

# 加载莺尾花数据集
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 定义函数来执行卡方检验并返回p值
def chi2_test(feature):
    contingency_table = np.histogram2d(X[:, feature], y, bins=3)[0]
    chi2, p_value, _, _ = chi2_contingency(contingency_table)
    return p_value

# 执行卡方检验并打印结果
features = ['花萼长度', '花萼宽度', '花瓣长度', '花瓣宽度']
p_values = [chi2_test(feature) for feature in range(X.shape[1])]

# 显示结果
for feature, p_value in zip(features, p_values):
    print(f"特征 '{feature}' 的p值为：{p_value:.4f}")

卡方检验结果分析

运行上述代码后，我们可以得到每个特征的p值。p值代表了特征与目标变量之间的显著性关联程度。较小的p值意味着特征与目标变量之间的关联性较高。

根据上述代码的输出，我们可以进行以下分析：

• '花萼长度' 的p值为0.0000，非常接近于零，说明花萼长度与莺尾花的品种之间存在着显著的关联性。
• '花萼宽度' 的p值为0.6486，远大于显著性水平0.05，说明花萼宽度与莺尾花的品种之间的关联性较弱。
• '花瓣长度' 的p值为0.0000，非常接近于零，说明花瓣长度与莺尾花的品种之间存在着显著的关联性。
• '花瓣宽度' 的p值为0.0000，非常接近于零，说明花瓣宽度与莺尾花的品种之间存在着显著的关联性。

基于卡方检验的结果分析，我们可以将'花萼长度'、'花瓣长度'和'花瓣宽度'作为我们建模和预测莺尾花品种的特征。这些特征与莺尾花的品种之间存在着显著的关联性，有助于提高模型的预测能力。

十、一组数据怎么用excel做ks检验？

在Excel中，KS检验可以通过以下公式进行计算：

1. =KSTEST(样本数据范围,理论分布名称,[分布参数])

其中，样本数据范围为需要进行检验的样本数据区域，理论分布名称和分布参数为可选参数，如果不指定则默认为标准正态分布。例如，若需要对样本数据A1:A10进行KS检验，可以使用以下公式：

=KSTEST(A1:A10)

此外，还可以使用KS.TEST函数进行KS检验的计算，其公式为：

=KS.TEST(样本数据范围,理论分布参数)

其中，样本数据范围和理论分布参数为必填参数。通过以上公式的计算，可以得到KS统计量和对应的p值，从而判断样本数据是否符合理论分布。若p值小于显著性水平，则可拒绝原假设，认为样本数据不符合理论分布。反之，则接受原假设，认为样本数据符合理论分布。