scipy kstest，用于scipy对数正态分布
scipy的kstest是用于对数正态分布的一种统计检验方法。它可以用来判断一组数据是否符合对数正态分布。
对数正态分布是一种概率分布，其取值范围为正实数。在对数正态分布中，数据的对数值服从正态分布。对数正态分布在很多领域都有广泛的应用，例如金融、生物学、环境科学等。
scipy的kstest函数可以通过计算数据与对数正态分布的累积分布函数（CDF）之间的差异来进行检验。该函数返回两个值：统计量（D值）和p值。
统计量（D值）表示数据与对数正态分布的拟合程度，较小的D值表示数据较好地符合对数正态分布。p值表示在假设数据符合对数正态分布的情况下，观察到的统计量（D值）或更极端情况出现的概率。较大的p值表示数据较好地符合对数正态分布。
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我正在尝试对一些数据和一些不同的发行版使用scipy的kstest。我对对数正态分布的数据进行了测试，结果感到困惑，所以我做了一个测试。我通过对数正态的平均值和标准差(而不是scipys版本，其中loc是相应正态平均值的指数，s是相应正态的标准差)对对数正态分布进行参数化。stats.lognorm(s, scale=scale).rvs(size=10000)
为了测试，我想看看ks统计量是否接近0，如果我将这
浏览 18提问于2018-08-18得票数 1
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所以我有一些股票价格数据，我想检验价格是否服从对数正态分布。我的代码如下：print(stats.kstest(df['DJIA'], "lognorm", stats.lognorm.fit(df['DJIA'])))KstestResult(statistic=0.90996368658950855, pvalue=0.0)
P值为零意味着数据不符合对数正态分布<
浏览 2提问于2017-05-28得票数 1
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我试图测试数据是否遵循“正态分布”，但kstest并没有像我预期的那样工作。常春藤使用来自于numpy的normal，它“从正态分布(高斯)分布中抽取随机样本”。from scipy.stats import kstest, normdata = normal(80, 6, 1000)
ksstat, p_value
浏览 2提问于2020-09-28得票数 0
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我有一个一维数组，数据在1到500之间。数据的分布看起来像日志正常。我不确定应该使用哪种功能：我的函数现在看起来是这样的，但我不确定它是否正确： datas = [] a = np.log(x) return np.array(datas)38, 48, 39, 83, 64, 573.63758616, 3.87120101
浏览 3提问于2017-11-27得票数 0
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scipy.stats.kstest(myarray, gamma.pdf(15.5, 0.143))
kstest命令的语法是什么？文档只显示了正态分布的基本示例。
浏览 3提问于2016-11-14得票数 2
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我不知道如何在Scipy中进行两个样本的KS测试。我可以看到如何测试一个分布是否与标准正态分布相同。from scipy.stats import kstesttest_stat = kstest(然而，我想要比较两个分布，看看我是否可以拒绝它们相同的零假设，例如：import nump
浏览 4提问于2012-06-05得票数 99
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我已经阅读了关于这个模块(和Scipy文档)的现有文章，但是当你有一个数据集和一个可调用的函数时，我仍然不清楚如何使用Scipy的kstest模块来做拟合优度测试。我想用来测试数据的PDF不是标准的scipy.stats发行版，所以我不能简单地使用如下命令来调用它：其中mydata是一个Numpy数组。相反，我想做一些类似这样的事情：其中'myfunc‘是可调用的函数
浏览 1提问于2013-07-28得票数 12
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下面的代码报告fit为'1‘，即使来自scipy.stats的kstest返回0。数据是正态分布的，所以我的函数也应该返回零。import numpy as npfrom scipy.stats import betafrom scipy.stats import norm
preds = norm.rvs(5,2,si
浏览 2提问于2010-10-25得票数 2
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我正在学习统计学，我想检查一个数据的分布，看看它是否来自正态分布。In [1]: from scipy import stats
[read但情节却是这样的：我认为它不是来自正态分布。我试了更多：Out[9]: KstestResult(statist
浏览 1提问于2021-10-27得票数 0
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我知道scipy.stats有一个，但是没有关于如何使用它和如何解释结果的例子。这里有谁能给我一些建议吗？import numpy as npkstest(np.random.normal(mu,sigma,10000),'norm'
浏览 5提问于2011-10-26得票数 30
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由于某些原因，我无法让kstest(t1, 'genextreme')合作。但是，当我将其更改为norm时，它可以正常工作。请看下面的部分代码和错误：from scipy.stats import ks_2sampimportcsv
In [8]: t1 = TP['flow
浏览 6提问于2015-10-12得票数 1
1回答
用于KS测试的非标准分布变量？
、、、、
您能用scipy.stats中的kstest作为非标准的分发函数(即.改变学生的自由度，或改变伽马对柯西)？我的最终目标是为我的分布拟合找到最大p值和相应的参数，但这不是问题。- x_0)**2 + Y**2)]( Q1)学生们，至少可以用一种方式--也许就像for dof in xrange(0,100):
d, p, dof = scipy.stats.kstest如果你需要完整的正态分布方程(需要改变西格玛)和柯西(需要改变伽马)，那么你会怎样做呢？<
浏览 6提问于2016-08-24得票数 2
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理想情况下，我想找到P值。我来自更多的统计学背景，对Python来说是相当陌生的。有什么包裹可以让我这样做吗？我正在从无到有地学习“数据科学”一书，并且有点停留在假设检验和推论上。
浏览 1提问于2017-05-26得票数 3
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from scipy import statssample =np.loadtxt('mydata',delimiter=",",usecols=(2,),unpack=True)Q1
如果参考分布是恒定的，那么上面的“泊松”是什么词呢？
浏览 2提问于2013-09-25得票数 5
我正在将我的数据与对数拟合，我用Python和R做了KS测试，得到了非常不同的结果。= distribution.fit(series)(4.2221814852591635, 154.99999999212395, 0.45374242945626875)
stats.kstest
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
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在不同的范围内最不一致
、、、
好的，所以我试着用the的实现kstest作为评估哪个分布最适合数据的一种方法。我对kstest如何工作的理解是，统计表示零假设的概率(即返回的概率是所讨论的模型对数据错误的概率)。A= np.random.uniform(size=4999)KstestResult(statistic=0.010517039009963702A= np.random.uniform(2.0，3.0，size=4999)
打印(<em
浏览 1提问于2017-02-12得票数 2
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我使用的是scipy 1.0版本的计算机，无法更新模块。我需要在a和b之间创建N个对数正态点，如何创建随机数？对于scipy 1.4 from scipy import stats
x = stats.loguniform.rvs(1,10,size=100,random_state=100) 如何在scipy1.0中做 Scipy1.0没有形状，它只有带stats.lognormal参数的stats.lognorm。任何使用numpy或随机模块的方法也是受欢迎的，它不需要只使用
浏览 21提问于2020-10-25得票数 0
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我可以通过下面的代码来评估多变量正态分布的对数概率密度import scipy.stats
现在，我感兴趣的是计算点[0,0]在各种平均值上的对数密度。以下是我尝试过的方法import scipy.stats
grid = np.linspa
浏览 30提问于2019-08-06得票数 2
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我有一个独特的频率系列，想知道它们是否来自正态分布，所以我用scipy.stats.kstest做了一个Kolmogorov测试。3473.8 3474. 3474.2 3474.4 3474.6
[In]: scs.kstest
浏览 4提问于2017-10-11得票数 6
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我是一个使用python的学习统计数据，我有一项任务要检查数据在mean=10和dispersion=5.5中是否有正态分布。我已经检查了scipy.stats.kstest函数，但是我不知道如何解释结果，以及应该在哪里传递平均值和分散args。
谢谢，谢谢你的帮助
浏览 3提问于2020-01-06得票数 0
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