Pythonでの2サンプルKolmogorov-SmirnovテストScipy

Question

Scipyで2サンプルのKSテストを行う方法を理解できません。

分布は標準正規分布と同一であるscipy kstest

ドキュメントを読んだ後、私は0.76のp値で、我々はヌルを拒否することができないことを意味している

from scipy.stats import kstest 
import numpy as np 

x = np.random.normal(0,1,1000) 
test_stat = kstest(x, 'norm') 
#>>> test_stat 
#(0.021080234718821145, 0.76584491300591395) 

テストする方法を見ることができます2つの分布が同一であるという仮説。

しかし、私は2つの分布を比較して、私はそれらが同一であるという帰無仮説を棄却できるかどうか、のようなものにしたい：私が試した

from scipy.stats import kstest 
import numpy as np 

x = np.random.normal(0,1,1000) 
z = np.random.normal(1.1,0.9, 1000) 

と、xおよびzは

一致するかどうかをテストナイーブ：

test_stat = kstest(x, z) 

となった次のエラー：

TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable 

Pythonで2つのサンプルのKSテストを行う方法はありますか？もしそうなら、私はそれをどのようにすべきですか？

ありがとうございました

Answer 1

あなたはワンサンプルのKSテストを使用しています。あなたはおそらくks_2sampをしたい：

>>> from scipy.stats import ks_2samp 
>>> import numpy as np 
>>> 
>>> np.random.seed(12345678) 
>>> x = np.random.normal(0, 1, 1000) 
>>> y = np.random.normal(0, 1, 1000) 
>>> z = np.random.normal(1.1, 0.9, 1000) 
>>> 
>>> ks_2samp(x, y) 
Ks_2sampResult(statistic=0.022999999999999909, pvalue=0.95189016804849647) 
>>> ks_2samp(x, z) 
Ks_2sampResult(statistic=0.41800000000000004, pvalue=3.7081494119242173e-77) 

Answer 2

これは、scipyのダウンロードドキュメントの言うことです：

If the K-S statistic is small or the p-value is high, then we cannot reject the hypothesis that the distributions of the two samples are the same.

は、我々は確認して意味するものではありません拒否することはできません。