コルモゴロフ-スミルノフ検定
2つの標本が同じ確率分布からサンプリングしたものかを調べるための検定である。
ここでは、正規分布に関する検定を試す
Python
import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
nsample = 288
np.random.seed(3)
#標準正規分布
x = np.random.normal(1, 10, nsample)
#ガンマ分布
x2 = np.random.gamma(1, 10, nsample)
ks = stats.kstest(x, "norm")
print('T=', ks.statistic)
print('pvalue=', ks.pvalue)
#pvalue= 0.9740578916709657
ks2 = stats.kstest(x2, "norm")
print('T=', ks2.statistic)
print('pvalue=', ks2.pvalue)
#pvalue= 0.0
有意水準を0.05とすると
標準正規分布からのサンプルのxは、pvalue= 0.974で、帰無仮説を採択する。
ガンマ分布からのサンプルのx2は、pvalue= 0.0で、帰無仮説を棄却する。