什么是KS分析？

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KS分析，全称Kolmogorov-Smirnov分析，是统计学中一种重要的非参数检验方法。它主要用于检验两个样本是否来自同一分布，或者检验一个样本是否符合某个理论分布。KS检验通过比较两个累积分布函数之间的最大差异来判断分布的相似性。 KS检验的原理基于累积分布函数的比较。首先，我们将两个样本转换为累积分布函数，然后计算这两个CDF之间的最大垂直距离，这个距离就是KS统计量D。D值越大，说明两个分布差异越大；D值越小，说明分布越相似。 KS分析在实际应用中非常广泛。在风险管理中，它用于验证模型的准确性；在机器学习中，用于比较不同特征的分布；在金融领域，用于检验数据是否符合特定分布。KS统计量的计算公式是两个累积分布函数差值的最大绝对值。通过将D值与临界值比较，我们可以判断两个分布是否存在显著差异。 KS检验的原理基于累积分布函数的比较。首先，我们将两个样本转换为累积分布函数，然后计算这两个CDF之间的最大垂直距离，这个距离就是KS统计量D。D值越大，说明两个分布差异越大；D值越小，说明分布越相似。 KS分析在实际应用中非常广泛。在风险管理中，它用于验证模型的准确性；在机器学习中，用于比较不同特征的分布；在金融领域，用于检验数据是否符合特定分布。KS统计量的计算公式是两个累积分布函数差值的最大绝对值。通过将D值与临界值比较，我们可以判断两个分布是否存在显著差异。 让我们通过一个具体实例来演示KS检验。假设我们有两组样本数据，样本1包含较小的数值，样本2包含较大的数值。我们构建它们的经验累积分布函数，可以看到两条阶梯状的曲线。通过计算两个CDF之间的最大垂直距离，我们得到KS统计量D等于0.67，这表明两个样本来自不同的分布。