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据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高.在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验

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,从而拒绝该假设. 实质分析: 假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验,因此检验过程中要使原假设得到维护,使之不轻易被拒绝:否定原假设必须有充分的理由.同时,当原假设被接受时,也只能认为否定该假设的根据不充分,而不是认为它绝对正确. 1.检验指定的数列是否服从正态分布 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

转自:https://wenku.baidu.com/view/ccfa573a3968011ca30091d6.html https://www.cnblogs.com/arkenstone/p/5496761.html 1.定义 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

Jarque-Bera test: 如何绘制pp图?   找该直线的截距和斜率,通过截距和斜率的值找到正态参数均值和方差,可对这些正态参数进行正态检验. K-S检验的的特点? 并不是只针对正态分布,是针对某一分布.在大样本时针对正态分布.  

应用统计学: s检验是检验否符合正态,而k-S检验是检验否符合一种分布. 已知分布便知道参数,知道参数不知道分布. 适应性检验 多项式分布的情况如下例: 二项分布是多项式分布一种情况,所以就是上式中只有两个概率 独立性检验:PAB=PAPB 其中,29.76由假设独立后比例算得. 格式: 是右尾检验,但是因为SPSS中只提供双尾检验所以显示如下图,但是还是可以从双尾的角度考虑: Person Chi-Square适用情况是N>40 person ei>1 Cintinuity correcti

应用统计学: 物理条件一致时,有理由认为方差是一致的.配对检验可排除物理影响,使方差变小,但是自由度降低了,即样本数变小.二项分布均值假设检验的模型要依据前面的假设条件: PP图统计图要看中间的贴近情况 即先通过直方图得到PP-plot,通过散点图拟合一个线性直线,找该直线的截距和斜率,通过截距和斜率的值找到正态参数均值和方差,可对这些正态参数进行正态检验. 小样本使用SW检验,大样本使用K-S检验.K-S检验可以做修正来减小样本偏差,修正具体是实际和理论概率累积量的max偏差值与零相比.  

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,从而拒绝该假设: 假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验,因此检验过程中要使原假设得到维护,使之不轻易被拒绝:否定原假设必须有充分的理由.同时,当原假设被接受时,也只能认为否定该假设的根据不充分,而不是认为它绝对正确 ks 检验 ks 检验分为 单样本 和两样本 检验: 单样本检验 用于 检验 一个数据的观测分布 是否符合 某

Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验)基于累积分布函数,用以检验一个经验分布是否符合某种理论分布或比较两个经验分布是否有显著性差异. 两样本K-S检验由于对两样本的经验分布函数的位置和形状参数的差异都敏感而成为比较两样本的最有用且常规的非参数方法之一. 优点:该检验不依赖于要测试的累积分布函数,相比于卡方拟合检验(卡方检验需要50个以上的样本),不需要大量的样本. 缺点:只适用于连续分布:在分布中间敏感,在两端不够敏感:最大的局限在于整个分布需要完全确定,如果位置,形状等参数都是

正态检验与R语言 1.Kolmogorov–Smirnov test 统计学里, Kolmogorov–Smirnov 检验(亦称:K–S 检验)是用来检验数据是否符合某种分布的一种非参数检验,通过比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布来判断是否符合检验假设.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.拒绝域构造为: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.由于KS检验不需要知道数据的分布情况,在小样本的统计分

KS检验统计量的扩展应用 KS(Kolmogorov-Smirnov)检验是比较两个经验分布之间是否存在差异. 我们设X1, X2,-, Xm, Y1, Y2,-, Ym为两个独立随机样本,分别满足假设A1和A2,分布函数分别为F, G.现在我们想知道的是X和Y的概率分布之间是否存在差异,我们建立以下假设 H0:F(t) = G(t),  for every t H1:F(t) ≠ G(t),  for at least one t 接下来我们要计算双边双样本统计量J 首先我们需要获得X,Y样本

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘( 博主亲自录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share (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

做评分卡模型时(假设有多个自变量,因变量即是否违约.)通常需要筛选变量. k-s值的作用类似于AUC,它期初是用来评价模型(变量)对是否违约事件的区分程度的. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 8 17:04:37 2019 @author: Administrator ks计算 """ import pandas as pd import numpy as np data_test_2

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均值比较.单样本T检验(One-sample Test))目的:检验单个变量的均值与给定的某个常数是否一致.)判断标准:p<0.05;t>1.98即认为是有显著差异的..独立样本T检验(Indpendent-Samples T Test))目的:检验两个独立样本均值是否相等.)判断标准:p<0.05;t>1.98即认为是有显著差异的..配对样本T检验(Paired-Samples T Test))目的:检验两个配对样本均值是否相等.)判断标准:p<0.05;t>1.98

在针对连续变量的统计推断方法中,最常用的是 t 检验和方差分析两种. t 检验,又称 student t 检验,主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差未知的正态分布资料.它是用 t 分布理论来推断差异发生的概率,从而判定两个平均数的差异是否显著. u 检验适用于总体标准差已知的小样本均数的假设检验,或总体标准差未知的大样本均数的假设检验.当样本数较大时,t 检验和 u 检验可以等同使用. t 检验又三种: (1)单样本 t 检验过程:进行样本均数与已知总体均数的比较. 当样本量足够大,

假设检验的标准步骤: 1.建立假设:根据问题的需要提出原假设H0,以及其对立面备择假设H1. 2.确立检验水准:即设立小概率事件的界值α. 3.进行试验:得到用于统计分析的样本,以该试验的结果作为假设检验的根据. 4.选定检验方法,计算检验统计量. 5.确定P值. 原假设也称为零假设,备择假设也称为对立假设.对立假设就是对立于原假设,备择假设的意思是,一旦你决定不采纳原假设,则这假设可备你选择. 根据统计学观点,接受原假设和否定原假设,二者的意义并非对等.接受原假设只是意味着,按所获数据来看,并

评估信用评级模型,反思K-S指标 2015-12-05 KPMG大数据团队 KPMG大数据挖掘 “信用评级”的概念听起来可以十分直截了当.比如一天早上你接到电话,有个熟人跟你借钱,而你将在半睡半醒间迅速做出决定:借,还是不借.在灵光闪现的一秒里,你或许考虑了对方的脾气秉性.经济实力.家庭住址.种种黑白历史……但最终,你面对的是一道只有两个选项的单选题,并需要承担选择的后果,这就是一种最简单的“评级”.商业银行对待申请借贷的客户也类似.为了控制不良贷款.避免损失,银行需要提前对客户进行信用评级.当

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/79934510 风控业务背景 在风控中,我们常用KS指标来评估模型的区分度(discrimination).这也是风控模型同学最为追求的指标之一.那么,有多少人真正理解KS背后的内涵?本文将从区分度的概念.KS的计算方法.业务指导意义.几何解释.数学思想等多个维度展开分析,以期对KS指标有更为深入的理解认知. 目录Part 1. 直观理解区分度的概念Part 2. KS统计量的定义Part 3. KS的计算过程及业务分析Part

KS,AUC 和 PSI 是风控算法中最常计算的几个指标,本文记录了多种工具计算这些指标的方法. 生成本文的测试数据: import pandas as pd import numpy as np import pyspark.sql.functions as F from pyspark.sql.window import Window from pyspark.sql.types import StringType, DoubleType from pyspark.sql import Sp

一.SciPy库概述 1.numpy提供向量和矩阵的相关操作,高级计算器 2.SciPy在统计.优化.插值.数值积分.视频转换等,涵盖基础科学计算相关问题. (额,对统计和概率,数理完全一窍不通) 3.量化分析中,运用最广泛的是统计和优化的相关技术,为本章重点. 4.涉及矩阵代数,可以暂时跳过(正有此意,这个以后再进行系统学习,对于后面的涉及,再仔细推敲,先解决业务问题,再学习后面的基础知识). 5.相关模块: import numpy as np import scipy.stats as s