KS检验

使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布

https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4090456.html

kstest方法直接用

from scipy import stats
# scipy包是一个高级的科学计算库，它和Numpy联系很密切，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算data = [87,77,92,68,80,78,84,77,81,80,80,77,92,86,76,80,81,75,77,72,81,72,84,86,80,68,77,87,76,77,78,92,75,80,78]
# 样本数据，35位健康男性在未进食之前的血糖浓度df = pd.DataFrame(data, columns =['value'])
u = df['value'].mean()  # 计算均值
std = df['value'].std()  # 计算标准差
stats.kstest(df['value'], 'norm', (u, std))
# .kstest方法：KS检验，参数分别是：待检验的数据，检验方法（这里设置成norm正态分布），均值与标准差
# 结果返回两个值：statistic → D值，pvalue → P值
# p值大于0.05，为正态分布

此时，pvalue > 0.05，不拒绝原假设。因此上面的数据服从正态分布。且一般情况下， stats.kstest(df[‘value’], ‘norm’, (u, std))一条语句就得到p值的结果。

参考：

https://blog.csdn.net/u010199356/article/details/87873596

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