kolmogorov-smirnov相关内容
我的简单问题是:如何在两个数据框之间逐列执行 ks.test ? 例如.我们有两个数据框: D1 注意:这只是一个例子 - 实际情况将包括更多的列,并且它们包含特定位置中某个元素的浓度. 现在我想在两个数据帧之间运行 ks.test : ks.test(D$Ag, S$Ag)ks.test(D$Al, S$Al)ks.test(D$As, S$As) 等等.不做奴隶工作怎么做
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我在 Python spark-ml 中进行了正态性测试,发现我认为是一个错误. 这是设置,我有一个标准化的数据集(范围 -1,到 1). 当我做直方图时,我可以清楚地看到数据不正常: >>>price_norm.histogram(10)([-1.0, -0.8, -0.6, -0.4, -0.2, 0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0],[226, 269,
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我正在尝试拟合分布.配件已完成,但我需要测量,以选择最佳型号.许多论文都在使用 Kolomogorov-Smirnov (KS) 测试.我试图实现这一点,但得到的 p 值结果非常低. 实施: #Histigram 图binwidth = np.arange(0,int(out_threshold1),1)n1, bins1, patch = plt.hist(h1, bins=binwid
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感谢任何先看的人. 我的代码是: 将 numpy 导入为 np从 scipy.stats 导入 kstest数据= [31001,38502,40842,40852,43007,47228,48320,50500,54545,57437,60126,65556,71215,78460,81299,96851,106472,108398,118495,130832,141678,155703
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我有一组数据,并通过对数正态分布拟合相应的直方图.我首先计算对数正态函数的最佳参数,然后绘制直方图和对数正态函数.这样可以得到很好的结果:
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我在Python spark-ml中进行正常性测试,发现我认为是一个错误. 这是设置,我有一个标准化的数据集(范围-1,到1). 当我做直方图时,我可以清楚地看到数据不正常: >>> prices_norm.histogram(10) ([-1.0, -0.8, -0.6, -0.4, -0.2, 0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0], [226, 26
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假设我们有两个样本data1和data2,它们的权重分别为weight1和weight2,并且我们要计算两个加权样本之间的Kolmogorov-Smirnov统计量. 我们在python中执行此操作的方式如下: import numpy as np def ks_w(data1,data2,wei1,wei2): ix1=np.argsort(data1) ix2=n
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我的简单问题是:如何在两个数据帧之间逐列进行ks.test? 例如.我们有两个数据框: D1
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