Kolmogorov–Smirnov test(KS)】的更多相关文章

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘( 博主亲自录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share (三)KS检验 将KS检验应用于信用评级模型主要是为了验证模型对违约对象的区分能力,通常是在模型预测全体样本的信用评分后,将全体样本按违约与非违约分为两部…
柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验(Колмогоров-Смирнов检验)基于累计分布函数,用以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同. 在进行cumulative probability统计(如下图)的时候,你怎么知道组之间是否有显著性差异?有人首先想到单因素方差分析或双尾检验(2 tailed TEST).其实这些是不准确的,最好采用Kolmogorov-Smirnov test(柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验)来分析变量是否符合某种分布或比较两组之间有无显著性差异. Ko…
1.Kolmogorov-Smirnov正态性检验 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法,若两者间的差距很小,则推论该样本取自某特定分布族或两个观测值分布相同 使用函数:ks.test()在默认安装的stats包中 说明:ks.test有四个参数,第一个参数x为观测值向量,第二个参数y为第二观测值向量或者累计分布函数或者一个真正的累积分布函数,如pnorm(正态分布函数,一般做正态检测的时候直接输入pnorm),只对连续CD…
正态检验与R语言 1.Kolmogorov–Smirnov test 统计学里, Kolmogorov–Smirnov 检验(亦称:K–S 检验)是用来检验数据是否符合某种分布的一种非参数检验,通过比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布来判断是否符合检验假设.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.拒绝域构造为:D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设.由于KS检验不需要知道数据的分布情况,在小样本的统计分…
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Ref:https://onlinecourses.science.psu.edu/stat464/print/book/export/html/14 估计CDF The Empirical CDF 绘制empirical cdf的图像: x = c(4, 0, 3, 2, 2) plot.ecdf(x) Kolmogorov-Smirnov test testing the "sameness" of two independent samples from a continuous…
年9月9日发布了1.5版本,该版本由230+开发人员和80+机构参与,修复了1400多个补丁,该版本可以通过 http://spark.apache.org/downloads.html进行下载.Spark1.5中最主要的修改内容是为了提升Spark性能.可用性和操作稳定性,特别在该版本中引入了Project Tungsten(钨丝项目),该项目通过对几个底层框架构建的优化进一步Spark性能.另外在该版本中添加了Streaming组件.机器学习算法和新的SparkR接口等.具体内容如下: 性能…
 一. QQ图      分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图)       统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们的两个分位数放在一起比较.首先选好分位数间隔.图上的点(x,y)反映出其中一个第二个分布(y坐标)的分位数和与之对应的第一分布(x坐标)的相同分位数.因此,这条线是一条以分位数间隔为参数的曲线.如果两个分布相似,则该Q-Q图趋近于落在y=x线上.如果两分布线性相关,则点在Q-Q图上趋近于落在一条直线…
一.DataFrame执行后端优化(Tungsten第一阶段) DataFrame可以说是整个Spark项目最核心的部分,在1.5这个开发周期内最大的变化就是Tungsten项目的第一阶段已经完成.主要的变化是由Spark自己来管理内存而不是使用JVM,这样可以避免JVM GC带来的性能损失.内存中的Java对象被存储成Spark自己的二进制格式,计算直接发生在二进制格式上,省去了序列化和反序列化时间.同时这种格式也更加紧凑,节省内存空间,而且能更好的估计数据量大小和内存使用情况.如果大家对这部…
 一. QQ图      分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图)       统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们的两个分位数放在一起比较.首先选好分位数间隔.图上的点(x,y)反映出其中一个第二个分布(y坐标)的分位数和与之对应的第一分布(x坐标)的相同分位数.因此,这条线是一条以分位数间隔为参数的曲线.如果两个分布相似,则该Q-Q图趋近于落在y=x线上.如果两分布线性相关,则点在Q-Q图上趋近于落在一条直线…
# Chinese translations for R package # Copyright (C) 2005 The R Foundation # This file is distributed under the same license as the PACKAGE package. # 陈斐 <feic@normipaiva.com>, 2006. # 邓小冬 DENG Xiaodong <xd_deng@hotmail.com>, 2015. # msgid &qu…
转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/79934510 风控业务背景 在风控中,我们常用KS指标来评估模型的区分度(discrimination).这也是风控模型同学最为追求的指标之一.那么,有多少人真正理解KS背后的内涵?本文将从区分度的概念.KS的计算方法.业务指导意义.几何解释.数学思想等多个维度展开分析,以期对KS指标有更为深入的理解认知. 目录Part 1. 直观理解区分度的概念Part 2. KS统计量的定义Part 3. KS的计算过程及业务分析Part…
K-S test, test for the equality of continuous, one-dimensional probability distribution that can be used to compare a sample with a reference probability distribution, or to compare two samples. paper: Unobservable Re-authentication for Smartphones h…
https://www.douban.com/group/topic/11395706/ 作者:伊藤清 当我得知苏联伟大的数学家,84岁的 Andreyii Nikolaevich Kolmogorov 教授于1987年10月20日离开人世时,我感到像是失去了支柱那样悲哀与孤寂.在我还是学生时(1937年)读了他的名著<概率论的基本概念>之后,便立志钻研概率论,并持续了50年之久.对于我来说,Kolmogorov 就是我的数学基础. 我与 Kolmogorov 教授仅会过 3 次面.第一次是1…
Let \(X_1,X_2,\ldots,X_n\) be independent random variables. Denote \[S_n=\sum_{i=1}^n X_i.\] The  well known Kolmogrov inequality can be stated as for all \(\varepsilon> 0\) \[P\left(\max_{1\le j\le n}|S_j|\ge \varepsilon\right)\le\frac{Var(S_n)}{\va…
part /boot -fstype ext3 -size= part swap -size= part pv. -size= -grow volgroup vg_root pv. logvol / -vgname=vg_root -size= -name=lv_root logvol / -name=lv_var logvol /tmp -vgname=vg_root -size= -name=lv_tmp logvol /opt -vgname=vg_root -size= -grow -n…
yum install lorax cd /usr/share/doc/lorax-19.6.66 ls rhel7-livemedia.ks rhel7-minimal.ks rhel-atomic-pxe-live.ks rhel7-minimal.ks # Minimal Disk Image # sshpw --username=root --plaintext randOmStrinGhERE # Firewall configuration firewall --enabled #…
1. 全新安装centos,选择好所需定制包 2. 完成安装后会在root下面生成一个install.log(rpm包列表)anaconda-ks.cfg(下文的ks.cfg基于此文件修改) 3. 将其简单编辑下保存起来    cat /root/install.log | grep Installing | sed 's/Installing //g'|sed 's/\-[0-9].*$//g' > /tmp/rpm.log 4. 创建存放rpm包的目录   mkdir -p /tmp/cdr…
Warning message: In ks.test(x, y) : p-value will be approximate in the presence of ties   The warning messages are due to the implementation of the KS test in R, which expects a continuous distribution and thus there should not be any identical value…
原文-wiki 看Kolmogorov复杂性看到云里雾里,于是干脆把wiki上的翻译了一下. [toc] Chaitin complexity, algorithmic entropy, program-size complexity 定义 Kolmogorov 复杂性可被定义到任意数学对象,为简化本文的范围,限制到字符串.必须首先为字符串指定一个描述语言.这种描述语言可以基于任意计算机编程语言.如果\(P\)是一个程序,输出字符串\(x\),则\(P\)是\(x\)的一个__描述__.描述的长…
每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲.该训练营第一期为风控主题,培训内容十分紧凑,非常好,推荐:CDA数据科学家训练营 ------------------------------------------ 一.风控建模流程以及分类模型建设 1.建模流程 该图源自课程讲义.主要将建模过程分为了五类.数据准备.变量粗筛.变量清洗.变量细筛…
KS检验统计量的扩展应用 KS(Kolmogorov-Smirnov)检验是比较两个经验分布之间是否存在差异. 我们设X1, X2,-, Xm, Y1, Y2,-, Ym为两个独立随机样本,分别满足假设A1和A2,分布函数分别为F, G.现在我们想知道的是X和Y的概率分布之间是否存在差异,我们建立以下假设 H0:F(t) = G(t),  for every t H1:F(t) ≠ G(t),  for at least one t 接下来我们要计算双边双样本统计量J 首先我们需要获得X,Y样本…
出处:http://blog.csdn.net/euler1983/article/details/5959622 算法优化algorithmgraphtree任务 这篇文章说的是Yuri Boykov and Vladimir Kolmogorov在2004年提出的一种基于增广路径的求解最大流最小割的算法,号称大部分情况下会很快.而且在算完之后,会自动完成最小割集的构造. 作者写了一个C的实现:http://vision.csd.uwo.ca/code/maxflow-v3.01.zip 文章…
ks.cfg文件组成大致分为3段 命令段 键盘类型,语言,安装方式等系统的配置,有必选项和可选项,如果缺少某项必选项,安装时会中断并提示用户选择此项的选项 软件包段 %packages @groupname:指定安装的包组 package_name:指定安装的包 -package_name:指定不安装的包 在安装过程中默认安装的软件包,安装软件时会自动分析依赖关系. 脚本段(可选) %pre:安装系统前执行的命令或脚本(由于只依赖于启动镜像,支持的命令很少) %post:安装系统后执行的命令或脚…
无论是利用模型对信用申请人进行违约识别,还是对授信申请人进行逾期识别……在各种各样的统计建模中,永远必不可少的一步是对模型的评价,这样我们就可以根据模型评价指标的取值高低,来决定选取哪个模型.本篇主要讲述一下ROC曲线和K-S曲线的区别和联系. 以二分类问题为例,模型输出会出现四种情况: 我们最关心的结果是正确预测的概率和误判率,常见的指标有: (1)True Positive Rate,简称为TPR,计算公式为TPR=TP/(TP+FN)——所有真实的“1”中,有多少被模型成功选出: (2)F…
假设检验的基本思想: 若对总体的某个假设是真实的,那么不利于或者不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的.如果事件A真的发生了,则有理由怀疑这一假设的真实性,从而拒绝该假设. 实质分析: 假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验,因此检验过程中要使原假设得到维护,使之不轻易被拒绝:否定原假设必须有充分的理由.同时,当原假设被接受时,也只能认为否定该假设的根据不充分,而不是认为它绝对正确. 1.检验指定的数列是否服从正态分布 借助假设检验的思想,利用K-S检验可以对数列的性质进行检验…
做评分卡模型时(假设有多个自变量,因变量即是否违约.)通常需要筛选变量. k-s值的作用类似于AUC,它期初是用来评价模型(变量)对是否违约事件的区分程度的. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 8 17:04:37 2019 @author: Administrator ks计算 """ import pandas as pd import numpy as np data_test_2…
一 图形化生成ks.cfg文件 [root@server ~]# yum -y install system-config-kickstart #安装图形化kickstart工具 [root@server ~]# system-config-kickstart   #设置语言,键盘布局,时区,Root密码(根密码加密),体系架构,安装完毕后重启系统.   #选择全新安装,采用安装的方式(支持CD-ROM.NFS.FTP.HTTP等), 及相关服务器地址和目录.   #安装新引导程序,并在主记录M…
# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.utils import shuffle import numpy as np from s…
先放结论: ASIO:硬件支持+对应驱动程序 DS:兼容性最好,一般也是默认的. WASAPI:是Vista之后的,较佳选择输出方式. 再来详细看: ASIO.WDM都是指音频通道,就是音频数据走的路.ASIO指的是ASIO音频通道:WDM是指WDM类型的音频通道,具体包括WaveOut.DirectSound(简称DS).Kernel Streaming(简称KS),Windows Vista和7 还比XP多了WASAPI.具体体现在各个音频播放.录音软件的设置里,比如Foobar2000等.…