Python: distribución de Kolmogorov-Smirnov en estadísticas

scipy.stats.kstwobign() es una prueba bilateral de Kolmogorov-Smirnov para una prueba N grande que se define con un formato estándar y algunos parámetros de forma para completar su especificación. Es una prueba estadística que mide la máxima distancia absoluta de la CDF teórica de la CDF empírica.

Parámetros:

q : probabilidad de cola inferior y superior
x : cuantiles
loc : parámetro de ubicación [opcional]. Predeterminado = 0
escala: [opcional] parámetro de escala. Predeterminado = 1
tamaño: [tupla de enteros, opcional] forma o variantes aleatorias.

Resultados: variable aleatoria continua ktwobign

Código #1: Creando una variable aleatoria continua kstwobign

# importing library
  
from scipy.stats import kstwobign  
    
numargs = kstwobign.numargs 
a, b = 4.32, 3.18
rv = kstwobign(a, b) 
    
print ("RV : \n", rv)  
  

Producción :

RV : 
 scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x000002A9D54959C8

Código #2: variables continuas de kstwobign y distribución de probabilidad

import numpy as np 
quantile = np.arange (0.01, 1, 0.1) 
  
# Random Variates 
R = kstwobign.rvs(a, b, scale = 2, size = 10) 
print ("Random Variates : \n", R) 

Producción :

Random Variates : 
 [3.88510141 3.48394857 3.66124797 3.88484201 3.86533511 3.21176073
 4.10238585 3.42397866 3.85111721 4.36433596]

Código #3: Representación gráfica.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
     
distribution = np.linspace(0, np.minimum(rv.dist.b, 3)) 
print("Distribution : \n", distribution) 
     
plot = plt.plot(distribution, rv.pdf(distribution)) 

Producción :

Distribution : 
 [0.         0.06122449 0.12244898 0.18367347 0.24489796 0.30612245
 0.36734694 0.42857143 0.48979592 0.55102041 0.6122449  0.67346939
 0.73469388 0.79591837 0.85714286 0.91836735 0.97959184 1.04081633
 1.10204082 1.16326531 1.2244898  1.28571429 1.34693878 1.40816327
 1.46938776 1.53061224 1.59183673 1.65306122 1.71428571 1.7755102
 1.83673469 1.89795918 1.95918367 2.02040816 2.08163265 2.14285714
 2.20408163 2.26530612 2.32653061 2.3877551  2.44897959 2.51020408
 2.57142857 2.63265306 2.69387755 2.75510204 2.81632653 2.87755102
 2.93877551 3.        ]
 

Código #4: Argumentos Posicionales Variantes

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
     
x = np.linspace(0, 5, 100) 
     
# Varying positional arguments 
y1 = kstwobign .pdf(x, 1, 3) 
y2 = kstwobign .pdf(x, 1, 4) 
plt.plot(x, y1, "*", x, y2, "r--") 

Producción :