kolmogorovSmirnovTest

对来自两个总体的样本应用 Kolmogorov-Smirnov 检验。

语法

两个样本的值在 sample_data 列中。如果 sample_index 等于 0，则该行的值属于第一个总体的样本。否则，它属于第二个总体的样本。 样本必须属于连续的一维概率分布。

参数

• sample_data — 样本数据。 整数, 浮点数或小数。
• sample_index — 样本索引。 整数。

参数说明

• alternative — 备择假设。（可选，默认值：'two-sided'。） 字符串。 设 F(x) 和 G(x) 分别为第一个和第二个分布的 CDF。
  • 'two-sided' 零假设是样本来自同一分布，例如对于所有 x 有 F(x) = G(x)。 备择假设是分布不相同。
  • 'greater' 零假设是第一个样本中的值 随机地小于 第二个样本中的值， 例如，第一个分布的 CDF 位于第二个分布的左上方。 这实际上意味着对于所有 x 有 F(x) >= G(x)。此情况下的备择假设是至少存在一个 x，使得 F(x) < G(x)。
  • 'less' 零假设是第一个样本中的值 随机地大于 第二个样本中的值， 例如，第一个分布的 CDF 位于第二个分布的右下方。 这实际上意味着对于所有 x 有 F(x) <= G(x)。此情况下的备择假设是至少存在一个 x，使得 F(x) > G(x)。
• computation_method — 用于计算 p 值的方法。（可选，默认值：'auto'。） 字符串。
  • 'exact' - 计算是使用检验统计量的精确概率分布进行的。计算密集且浪费，除非样本较小。
  • 'asymp' ('asymptotic') - 计算是使用近似进行的。对于大样本大小，精确和渐近的 p 值非常相似。
  • 'auto' - 当最大样本数量少于 10,000 时，使用 'exact' 方法。

返回值

包含两个元素的 元组：

• 计算的统计量。 Float64。
• 计算的 p 值。 Float64。

示例

查询：

结果：

注意： p 值大于 0.05（在 95% 置信水平下），因此不拒绝零假设。

查询：

结果：

注意： p 值小于 0.05（在 95% 置信水平下），因此拒绝零假设。

另见

• Kolmogorov-Smirnov检验