scipy.stats.kstest

scipy.stats.kstest 是 SciPy 包中用于 Kolmogorov-Smirnov (KS) 检验的一个函数。KS检验是一种非参数统计方法，用于检验两个样本是否来自同一分布。在假设检验中，KS检验通常用于检验一个样本是否符合某个已知分布。

在KS检验中，假设有两个样本数据集，一个是理论分布，另一个是实际观测到的数据。KS检验的原假设是两个样本来自同一分布，备择假设是两个样本来自不同的分布。KS检验的检验统计量是两个样本的累积分布函数 (CDF) 之间的*垂直距离。

scipy.stats.kstest 函数的语法如下：

```python

scipy.stats.kstest(rvs

cdf

args=()

N=20

alternative='two-sided'

mode='auto')

```

其中参数的含义如下：

- rvs：要进行KS检验的样本数据。

- cdf：表示理论分布的累积分布函数 (CDF)，可以是一个字符串 (如 'norm' 表示正态分布) 或者是一个自定义的函数。

- args：是传递给 cdf 函数的额外参数。

- N：用于计算近似p值的点数。

- alternative：备择假设的类型，可以是 'two-sided'、'less' 或 'greater'。

- mode：指定计算的方法，可以是 'auto'、'exact' 或 'asymp'。

scipy.stats.kstest 返回的结果包括 KS 统计量和对应的p值。p值表示在原假设成立的情况下，观察到的统计量或更极端情况发生的概率。如果p值小于显著性水平 (通常为0.05)，则拒绝原假设，认为两个样本来自不同的分布。

以下是一个示例说明如何使用 scipy.stats.kstest 进行KS检验：

```python

import numpy as np

from scipy import stats

# 生成两个样本数据

np.random.seed(0)

sample1 = np.random.normal(0

1

100)

sample2 = np.random.normal(0

1

100)

# 进行KS检验

statistic

p_value = stats.kstest(sample1

'norm'

args=(0

1))

print('KS统计量:'

statistic)

print('p值:'

p_value)

if p_value < 0.05:

print('拒绝原假设，两个样本来自不同的分布')

else:

print('接受原假设，两个样本来自同一分布')

```

在这个示例中，我们生成了两个正态分布的样本数据，并使用 scipy.stats.kstest 进行KS检验。最终的结果将告诉我们是否接受原假设或者拒绝原假设。

总的来说，scipy.stats.kstest 是一个用于 Kolmogorov-Smirnov 检验的有用函数，可以帮助我们检验两个样本是否来自同一分布。通过了解和使用这个函数，我们可以更好地理解和分析数据之间的关系。