📜  Python – 统计中的 ksone 分布

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:55:42.303000             🧑  作者: Mango

Python – 统计中的 ksone 分布

scipy.stats.ksone()通用 Kolmogorov-Smirnov单边测试,它使用标准格式和一些形状参数定义以完成其规范。它是对有限样本大小 n 的统计检验。

参数 :

代码 #1:创建 ksone 连续随机变量

# importing library
  
from scipy.stats import ksone  
    
numargs = ksone.numargs 
a, b = 4.32, 3.18
rv = ksone(a, b) 
    
print ("RV : \n", rv)  

输出 :

RV : 
 scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x000002A9D530AB48


代码 #2:Ksone 连续变量和概率分布

import numpy as np 
quantile = np.arange (0.01, 1, 0.1) 
  
# Random Variates 
R = ksone.rvs(a, b, scale = 2, size = 10) 
print ("Random Variates : \n", R) 

输出 :

Random Variates : 
 [3.88510141 3.48394857 3.66124797 3.88484201 3.86533511 3.21176073
 4.10238585 3.42397866 3.85111721 4.36433596]

代码#3:图形表示。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
     
distribution = np.linspace(0, np.minimum(rv.dist.b, 3)) 
print("Distribution : \n", distribution) 
     
plot = plt.plot(distribution, rv.pdf(distribution)) 

输出 :

Distribution : 
 [0.         0.02040816 0.04081633 0.06122449 0.08163265 0.10204082
 0.12244898 0.14285714 0.16326531 0.18367347 0.20408163 0.2244898
 0.24489796 0.26530612 0.28571429 0.30612245 0.32653061 0.34693878
 0.36734694 0.3877551  0.40816327 0.42857143 0.44897959 0.46938776
 0.48979592 0.51020408 0.53061224 0.55102041 0.57142857 0.59183673
 0.6122449  0.63265306 0.65306122 0.67346939 0.69387755 0.71428571
 0.73469388 0.75510204 0.7755102  0.79591837 0.81632653 0.83673469
 0.85714286 0.87755102 0.89795918 0.91836735 0.93877551 0.95918367
 0.97959184 1.        ]
 

代码#4:改变位置参数

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
     
x = np.linspace(0, 5, 100) 
     
# Varying positional arguments 
y1 = ksone.pdf(x, 1, 3) 
y2 = ksone.pdf(x, 1, 4) 
plt.plot(x, y1, "*", x, y2, "r--") 

输出 :