50、Kolmogorov-Smirnov Test Application in Data Analysis

于 2025-07-02 17:03:16 发布
阅读量45 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 网络物理系统与控制：前沿与挑战 文章标签： Kolmogorov-Smirnov Test K-S Test Data Analysis
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/perl8/article/details/149073883

Kolmogorov-Smirnov Test Application in Data Analysis

1. Introduction to Kolmogorov-Smirnov Test

The Kolmogorov-Smirnov (K-S) test is a widely used non-parametric statistical method designed to compare the cumulative distribution functions (CDFs) of datasets. This test can be employed in two primary scenarios:

  • One-sample K-S test : Determines if a sample follows a specified reference distribution.
  • Two-sample K-S test : Compares the distributions of two independent samples.

Key Features of K-S Test

  • Non-parametric nature : Does not assume any underlying distribution for the data.
  • Simplicity : Easy to compute and in
订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
【2011-2016】 NIPS汇总 - Advances in Neural Information Processing Systems
Testing的博客
10-02 1万+
Advances in Neural Information Processing Systems 24 (NIPS 2011) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 24 edited by J. Shawe-Taylor and R.S. Zemel and P.L.
论文笔记4：GIS-based mapping of Local Climate Zone in the high-density city of Hong Kong
SurmountH的博客
05-30 985
GIS-based mapping of Local Climate Zone in the high-density city of Hong Kong urban morphology analysis maps 目录MethodDataAnalysis of spatial autocorrelationKolmogorov–Smirnov testGIS-based LCZ classification and urban geometric analysisDevelopment of land
45、Verification of Generated Datasets
perl8的博客
06-28 28
This blog post explores the importance and techniques of verifying generated datasets in a data-driven world. It covers key aspects such as data accuracy, consistency, and representativeness, along with detailed methods like statistical analysis, cross-val
KDD2016,Accepted Papers
weixin_34128534的博客
03-31 2347
RESEARCH TRACK PAPERS - ORAL Title & Authors NetCycle: Collective Evolution Inference in Heterogeneous Information NetworksAuthor(s): Yizhou Zhang*, Fudan University; Xiong Yun, ; Xiangnan Ko...
spark-各版本特性
program哲学
03-16 2974
0.3 Save Operations You can now save distributed datasets to the Hadoop filesystem (HDFS), Amazon S3, Hypertable, and any other storage system supported by Hadoop. There are convenience methods for se...
Goodness-of-fit tests for the generalized pareto distribution.
weixin_34013044的博客
06-21 351
Abstract: Tests of fit are given for the generalized Pareto distribution (GPD) based on Cramer-von Mises statistics. Examples are given to illustrate the estimation techniques and the goodness-of-fit ...
Important Model Evaluation Metrics for Machine Learning
云主宰苍穹
07-22 1543
11 Important Model Evaluation Metrics for Machine Learning Everyone should know Overview Evaluating a model is a core part of building an effective machine learning model There are several evaluation metrics, like confusion matrix, cross-validation, AUC-R
常用论文写作句式
Data _designer
09-09 2353
The expression of ... can be expanded as: ... ...的表达式可扩展为... A is exponentially smaller than B,so it can be neglected. A对B来说呈指数级减小，所以可以忽略不计。 Equation (1) is reduced to: 方程（1）化简为： Substitute the ...
GSA、GSEA、ssGSEA、GSVA的算法原理及它们的联系与区别
生信小博士的博客
11-01 8211
以上我们详细阐述了GSA、GSEA、ssGSEA、GSVA的算法原理，这应该是中文互联网最详细的GSEA、ssGSEA、GSVA的算法原理的阐述。可以看到除了GSA是基于超几何分布，后三者都是基于k-s test。GSEA开启了使用k-s test检验基因集富集的大门，ssGSEA提供了单样本的视角，并且引入rank normalization避免结果受基因表达的异常值的影响。GSVA相比ssGSEA，引入了核密度估计，用分布函数值代替基因表达值，并且提供了ES(S)的新的计算方法。
excel怎么进行Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验和Shapiro-Wilk（S-W）检验
12-28
### Kolmogorov-Smirnov...3. 转到 **Data** -> **Analysis ToolPak** -> **Shapiro Wilk Test...** 4. 输入相应的参数后点击 OK 即可得到结果； 这种方法能够方便快捷地获取关于正态性的判断依据而无需编写额外脚本。
MATLAB Gaussian Fitting in Machine Learning: Foundation of Constructing Predictive Models, Enhancing...
# Application of Gaussian Fitting in Machine Learning: Building Predictive Models, Enhancing Model Accuracy ## 1. Gaussian Distribution and Fitting Theory The Gaussian distribution, also known as ...
TSIA 022.1—2021 工业互联网标识解析顶级节点服务能力成熟度第1部分：模型.pdf
11-27
TSIA 022.1—2021 工业互联网标识解析顶级节点服务能力成熟度第1部分：模型
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）
11-27
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕多智能体网络中的事件触发一致性控制展开，重点研究如何通过分布式事件驱动控制策略实现多智能体系统在有限时间内达成共识，并提供了基于Matlab的代码实现。文档还涵盖了无人机路径规划、多目标跟踪、图像处理、故障诊断、优化算法等多个科研方向的技术实现与仿真案例，展示了事件触发机制在多智能体协同控制中的高效性与节能优势。核心技术包括分布式控制算法设计、事件触发条件设定、系统收敛性分析及仿真验证。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或计算机背景的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程师，熟悉Matlab编程与基本控制系统建模者更佳。; 使用场景及目标：①研究多智能体系统在资源受限条件下的协同控制问题；②掌握事件触发机制相较于传统周期采样控制的优势；③实现多无人机、机器人等系统的高效协同与节能通信；④为分布式控制算法的仿真与验证提供可复用的代码框架。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块理解算法实现流程，重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统稳定性证明部分，可进一步拓展至其他分布式优化与协同控制应用场景。
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
11-27
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析，构建了非线性状态空间模型，并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节，突出非线性系统的精确建模与仿真优势，有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外，文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等，展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员，尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证，支持算法快速原型开发；②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程；③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究； 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注动力学建模与控制模块的实现细节，同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容，以全面提升系统仿真与分析能力。
沱江.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
nuscene-infos-vals
11-27
nuscene-infos-vals
基于SpringBoot+Mybatis框架的私人影院预约系统.zip
11-27
基于SpringBoot+Mybatis框架的私人影院预约系统.zip
51单片机c源码-独立式键盘控制步进电机实验
11-27
51单片机c源码-独立式键盘控制步进电机实验
电容测量电路Multisim仿真实例
最新发布
11-27
提供了一个电容测量电路的Multisim仿真实例，旨在帮助用户理解和实践电容测量电路的设计与仿真。通过这个仿真实例，您可以学习如何使用Multisim软件进行电路仿真，并掌握电容测量电路的基本原理和操作方法。 资源内容 电容测量电路Multisim仿真实例：包含了一个完整的电容测量电路的Multisim仿真文件，用户可以直接打开并运行仿真。 使用说明 下载资源：点击下载链接，获取电容测量电路的Multisim仿真文件。 安装Multisim：确保您已经安装了Multisim软件，如果没有安装，请先下载并安装Multisim。 打开仿真文件：在Multisim中打开下载的仿真文件，即可开始仿真。 运行仿真：根据需要调整电路参数，运行仿真并观察结果。 适用人群 电子工程专业的学生和教师 对电路仿真感兴趣的爱好者 需要进行电容测量电路设计的工程师
python实现Kolmogorov-Smirnov test(K-S)的代码
03-25
嗯，用户问的是怎么用Python写Kolmogorov-Smirnov检验的代码示例，还提到了scipy的ks_2samp和kstest。首先我得回忆一下这两个函数的区别。K-S检验有两种主要用途：单样本检验和双样本检验。kstest应该是用来检验一个...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值