KS检验

原假设：两份数据源于同一分布
拒绝假设：两份数据源于不同的分布

一般当p值低于0.01或0.05时，拒绝原假设，即认为两份数据源于不同的分布。

双样本KS检验

from scipy.stats import ks_2samp
import numpy as npnorm1 = np.random.normal(0, 5, 1000)
norm2 = np.random.normal(0, 1, 1000)
ks_value = ks_2samp(norm1, norm2)
print(ks_value)

结果为Ks_2sampResult(statistic=0.343, pvalue=1.5193815153747912e-52)，pvalue小于0.05，表明源于不同分布。

而对于同一分布的数据：

from scipy.stats import ks_2samp
import numpy as npnorm1 = np.random.normal(0, 5, 1000)
norm2 = np.random.normal(0, 5, 1000)
ks_value = ks_2samp(norm1, norm2)
print(ks_value)

结果：KstestResult(statistic=0.027, pvalue=0.8595454206943325)，pvalue大于0.05，接受原假设，两份数据源于同一分布。

参考资料

维基百科KS检验资料：https://en.wikipedia.org/wiki/Kolmogorov%E2%80%93Smirnov_test
scipy.stats.ks_2samp：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.ks_2samp.html

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