问题标签 [kolmogorov-smirnov]

我正在尝试创建一个 qqplot 并针对 25% N(μ=0,σ=4) 和 75% N(μ=4,σ=2) 的正态混合分布运行 KS 测试。我怎样才能使我的 qqplot 和 KS 测试适应这个分布？我不认为我的 abline 是正确的，我的 KS 测试并没有真正正确地反映分布。

任何帮助，将不胜感激。

为了找到适合数据集的最佳分布，我需要将可能分布的字符向量中的一个分量（在此示例中故意缩短）作为参数传递给ks.test() R 函数。所以，我的问题与统计有关，更一般地说，与 R 编程有关。

我得到：

这是什么意思？我的错误在哪里？提前谢谢了。

我进行了两个样本的 Kolmogorov-Smirnov 检验。我想要一种将其导出为漂亮图表的方法。我知道简单的 OLS 回归有outreg2，但有没有可以用于 KS 测试的等价物？

我已经对一些数据拟合了高斯分布和高斯混合分布，并根据经验数据绘制了模型 CDF，如下所示：

我试图使用 kstest 来量化和比较每个模型的拟合优度，但查看 scipys kstest 文档让我感到困惑。我是否像在其他帖子上看到的那样使用 kstest 或 ks_2samp？

编辑：对于上下文，我为一个示例 kstest 尝试过的代码是

其中 Y 是数据，y_cdf 是混合模型的 cdf，但是这给出了 1 个分量的 d 值低于 2 个分量的值，我很清楚 2 个分量的混合模型更适合，所以不应该 kstest 的 D 值更低？

我有这两个时间序列，我想测试它们是否来自同一个分布。所以我应用了scipy.stats.ks_2samp()测试。但是测试返回的 p 值为0.0028，而describe()给出了以下统计信息：

因此，当均值和标准差非常相似时，我不明白为什么测试会拒绝零假设。（累积）分布图也非常相似。

有谁能够帮助我？

这是我的数据和测试调用：

我正在使用 r 中的 kSamples 包来比较多个分布（> 2 个分布）。包中提供的测试测试样本来自同一分布的零假设。但是该软件包似乎没有提供用于多重比较的功能，以查看哪些分布彼此不同。

非常感谢任何帮助。我也愿意使用其他测试和包，所以请继续提出您的建议！

最小测试用例：

输出：

我想使用 Kolmogorov-Smirnov 测试 (ks-test) 检查正常性并将其可视化以支持我的演示。

我使用了这个默认代码

结果是这样的：

现在，我想用我自己的数据替换它，

我可以mydata用作经验 CDF，但如何更改sample2为理论 CDF？

目标：

• 2 cdf plot：经验CDF （mydata替代分布sample1）和理论CDF（替代sample2分布）
• 出现最大差异的垂直线 +geom_pint加法

提前致谢。

我必须测试两个样本的分布以检查它是否相同，所以我使用了ks_2sampScipy 的 Kolmogorov-Smirnov 测试。两个样本中的数据是连续的，但我将它们分箱以用于绘图目的。

我知道 KS 不适用于分箱样本，但我试图看看在测试分箱数据时会发生什么。即，我为每个 bin 分配了一个字母，并传递给ks_2samp两个数组，其中的字母对应于数据点所属的 bin。

为什么如果我更改 KS 测试的箱数（几乎）为统计量和 p 值产生相同的值？例如，如果我减少 bin 的数量，则生成的直方图（因此 pdf）会改变形状，所以我预计测试结果会有所不同。

此外，哪种统计测试最适合测试两个分箱数据样本的分布？

谢谢！

我的数据太少，使用 ks-test，得到 p-value = 0.96。p-value>0.05，结果显着，p-value大于0.05，数据呈现正态分布。从图表中画出结果如下。

但是根据图表，直观地说，我不认为这个结果看起来像一个正态分布。

我可以相信 ks-test 的结果吗？

我在少数数据集上使用了两种算法（方法）并获得了一些结果。现在我想检查获得的结果是否具有可比性？我已经使用了两次采样的 KS 测试并得到了以下结果，现在如何解释测试结果？结论应该是什么？