机器数据分析平台

  • 机器数据分析平台 > 使用文档 > 应用平台 > Pandora机器学习工具包 >score的使用方式详述 > 统计检定 - Statistical testing > 单样本KS检验 - one-sample KS test

    单样本KS检验 - one-sample KS test

    最近更新时间:2022-02-24 18:04:20

    单样本 KS 检验是指通过一组观测数值,判断样本总体是否服从某种特定的理论分布,属于非参数检验方法。通过观察累积分布函数和理论累积分布函数之间的最大差分(取绝对值)计算而得。该拟合优度检验检验了观察值是否合理来自指定的分布。

    语法:

    ...| score kstest cdf=<norm | lognorm | chi2> <required_cdf_parameters> alpha=<float> <field>
    

    参数说明:

    • cdf,用来指定需要检验的分布方式,不同分布方式对应的参数不同,必填。
      • cdf=norm,即正态分布,需要提供 loc 和 scale 两个参数。
        • loc<float>,位置参数
        • scale<float>,  尺度参数
      • cdf=lognorm。即对数正态分布,需要提供 s,loc 和 scale 三个参数。
        • s<float>,形狀参数
        • loc<float>,位置参数
        • scale<float>,  尺度参数
      • cdf=chi2,即卡方分布,需要提供 df,log 和 scale 三个参数。
        • df<int>,自由度
        • loc<float>,位置参数
        • scale<float>,  尺度参数

    使用场景:

    • 只能对单个字段做检验。
    • 不支持模糊搜索( *)。
    • 单样本 KS 检验的的 H0 假设:样本数据所在总体服从已知分布;H1:样本数据所在总体不服从已知分布
    以上内容是否对您有帮助?
  • Qvm free helper
    Close