我想运行一些二维 Kolmogorov–Smironov 检验以确定二维分布是否与参考相匹配。
有没有我可以以相对简单的方式使用的包或应用程序？还是有其他更可取的算法？我只有基本的统计知识。
二维 Kolmogorov-Smirnov
机器算法验证
多元分析
kolmogorov-smirnov 测试
2022-02-11 22:02:01
3个回答
Python 实现
我已经使用 numpy 编写了一个 python 实现。您可以在此处找到代码，您可以在代码中的文档字符串中找到更多信息。
这是另一个（不是我的）。本 Notebook为 2D KS 测试提供了一个 Python 实现，包含 2 个样本。该.py文件可以在这里下载。该代码似乎是C代码的直接翻译，如果样本量很大，效率可能会成为问题。
但是，您最好在使用前检查原始论文/书籍的代码（无论是哪一个）。2d KS 测试的 python 实现比 R 中的检查少得多。
更多信息
该算法最初是在两篇论文中开发的（如我所见）
一个很好的介绍和C实现可以在
出版社，WH 等人。1992，C 中的数值配方，第 14.7 节，p645。
你可以在本书的其他版本中找到
C++/Fortran实现。
这里有一篇题为当心 Kolmogorov-Smirnov 测试也与该主题相关的帖子，您可能想看看。它鼓励使用重采样方法来评估给定 KS 距离的 p 值。
Justel、Pena 和 Zamar 在“拟合优度的多变量 Komogorov-Smirnov 检验”中描述了 Kolmogorov-Smirnov 检验的二维扩展。@Procrastinator 的评论表明可能还有其他此类提议。
但是，我还没有看到一个具有简单实现的包。
根据您想要执行的操作，Tarn Duong 的 R ks 包中的 kde.test() 可能更有用。
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