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KS检验算法
lfclover
2008-04-25 11:54:02
需要用到KS检验算法,没有找到相关的资料,请各位赐教
求:算法的公式,意义?
谢谢!
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KS检验算法
需要用到KS检验算法,没有找到相关的资料,请各位赐教 求:算法的公式,意义? 谢谢!
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zcqbit
2008-05-21
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设 x. x 2,⋯,x是取自具有连续分布函数F(x)的样本观察值。检验假设A :F (x)
F( x),备选假设H,:F(x)# F.(x )。
检验程序:
(1)假定假设F:F(x)二F( x)成立,备选假设以二F(x)# F( x);
(2 )确 定 检验用的统计量及其分布;
如 果 假 设/i: F (x)= F( x)成立,F( x)为样本分布函数,那么统计量
D,一-SUx-PIF. *(x) 一F.(x)I 就不会很大。而当假设“不真时,它有偏大的趋势。
(3) 给 定 a求出拒绝域:
令 P扣a>D a .a}一a
拒绝 域 为 众>D a.a (3 -6 6)
当a给定后,D口可由X-‘检验表查出·
(5) 结论
根据样本观察值与给定的F (x),计算统计量D的值为
D。一_SUP〔 IF,*(x)一 Fo(x)I
二max{F*(x,卜 F.(xk)I,IF *(x*十:卜Fa(xk) I}
(3-67)
如果D> D a.a,则拒绝假设F:F(x)二Fa(x )。否则不拒绝假设FLa
呵呵 有点乱 自己整理一下吧
关于完全样本(n>100)的Dna的代码我发过 你搜一下吧,如果样本数小于100dna值只能查表了。。。
zcqbit
2008-05-21
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一共是command1,text4,5,6,7,8 6个控件,text8是输入显著度1-α,点击command1按钮,text4,5,7显示中间变量,text6求出dn值,
Private Sub Command1_Click()
'清空用于显示lamda,lamda1,lamda2内容的Text
Text4.Text = ""
Text5.Text = ""
Text6.Text = ""
Text7.Text = ""
Dim k As Integer
Dim s1 As Double
Dim s2 As Double
Dim t As Double
Dim eps1 As Double
Dim q As Double
Dim alpha As Double
Dim epsk As Double
Dim P As Double
Dim gamma As Double
Dim lamda1 As Double
Dim lamda2 As Double
Dim lamda As Double
Dim z As Integer
Dim eps2 As Double
alpha = Val(Text8.Text) '置信度(怎么设?从控件中取值?) '置信度预设值0.05
eps1 = 1E-80 '截断误差?
eps2 = 0.0000000001 'lamda的精度
epsk = 0.5 '?
gamma = 1 - alpha
lamda1 = 0
'给定Q(lamda)=1-alpha,计算反函数求lamda
Do
z = 0
Do
z = z + 1
lamda2 = lamda1 + z * epsk
'求函数Q(lamda)
k = 0
s1 = 1
t = 1
Do
k = k + 1
t = -t
s2 = 2 * t * Exp(-2 * k * k * lamda2 * lamda2)
s1 = s1 + s2 'Q(lamda)
Loop Until Abs(s2) < eps1
Text7.Text = s1
P = s1
Loop Until (P - gamma) > 0
lamda1 = lamda2 - epsk
epsk = 0.1 * epsk
Text4.Text = lamda1
Text5.Text = lamda2
Loop While Abs(lamda1 - lamda2) > eps2
lamda = 0.5 * (lamda1 + lamda2) 'lamda
Text6.Text = lamda
'计算DN值
'Dim DN As Double
'判断是否接受该分布模型
'If (1000 ^ 0.5) * DN < lamda Then '接受假设 即接受指数分布模型
'Else '拒绝原假设
'End If
End Sub
knowledge_Is_Life
2008-05-01
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关注 接分
LeftDragonRightTiger
2008-04-26
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用google 或 baidu先查一下
lfclover
2008-04-25
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没人理,俺自己顶……
ks
_
ks
算法
代码_
可以实现数据的训练样本和分类,中间可能原始数据需要自己去搜集或者设定
一个
ks
算法
的改进
一个校正集与验证及分类的代码,可以实现样本的分类,对于光谱的朋友很用
核密度估计方法下的概率分布拟合及
KS
检验
确定最优核密度估计:使用多种核密度
算法
进行可视化矩形框调整优化拟合策略及Matlab代码实践 ,核密度估计及
ks
检验
确定最优核密度估计 使用Normal、box
核密度估计方法下的概率分布拟合及
KS
检验
确定最优核密度估计:使用多种核密度
算法
进行可视化矩形框调整优化拟合策略及Matlab代码实践。,核密度估计及
ks
检验
确定最优核密度估计 使用Normal、box、triangle、Epanechnikov四种方法,默认是Normal 矩形框颜色可以自定义设置 可以对实际数据进行更精确的概率分布拟合 Matlab代码 ,核密度估计;
ks
检验
;最优核密度估计;Normal、box、triangle、Epanechnikov方法;矩形框颜色自定义;精确概率分布拟合;Matlab代码,"核密度估计与
KS
检验
:Normal、Box、Triangle及Epanechnikov方法对比与优化"
光谱样本划分matlab代码(
KS
,SPXY)
光谱样本划分matlab代码(
KS
,SPXY)
基于MATLAB的多种概率分布拟合与
KS
检验
:用于概率分析、可靠度计算等领域的实战教程,11种概率分布的拟合与
ks
检验
,可用于概率分析,可靠度计算等领域 案例中提供11种概率分布,具体包括:gev、l
基于MATLAB的多种概率分布拟合与
KS
检验
:用于概率分析、可靠度计算等领域的实战教程,11种概率分布的拟合与
ks
检验
,可用于概率分析,可靠度计算等领域 案例中提供11种概率分布,具体包括:gev、logistic、gaussian、tLocationScale、Rayleigh、Loglogistic、Lognormal、GeneralizedPareto、Weibull、Gamma、Exponential等概率分布 然后进行
ks
检验
,选择最优概率分布,并画出11中概率分布的拟合图像与累计概率分布图等,具体参见下图 代码备注详细,具体细节颜色款式等可根据自己需要自行调节 MATLAB代码,main为主程序,备注清晰,准备自己数据替即可,有助于新手使用 ,概率分布拟合;
ks
检验
; 不同概率分布比较; MATLAB代码实现; 主程序调取,"MATLAB中11种概率分布的拟合与
KS
检验
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