python - 学生の t 分布を使用して Python で KS テストを実行するときに使用する引数は何ですか?

Question

星の金属量に関するデータがあり、学生の t 分布と比較したい。これを行うために、python で scipy.stats.kstest を使用してコルモゴロフ-スミルノフ テストを実行して KSstudentst = scipy.stats.kstest(data,"t",args=(a,b)) いますが、引数がどうあるべきかを見つけることができません。学生の t には自由度 (df) パラメーターが必要ですが、他のパラメーターは何ですか。また、2つのうちのどちらがdfパラメーターですか。scipy.stats.t.cdf のドキュメントでは、入力は値が計算される位置と df ですが、KS テストでは位置を指定しても意味がありません。

Answer 1

これらは、標準 tのscipy.stats.t.cdf:の引数のようです。(df, loc=0, scale=1)デフォルト値があるため、タプルを渡す必要がありますが、シングルトンにすることができます ( args = (2, )df=2 の場合)

import scipy.stats as ss
import numpy as np
np.random.seed(0)
data = np.random.randn(100)
ss.kstest(data, "t", args = (2, ))
Out[45]: KstestResult(statistic=0.093219139130061066, pvalue=0.33069879934011182)

または、loc=0 と scale=1 を渡すと、同じ結果になります。

ss.kstest(data, "t", args = (2, 0, 1))
Out[46]: KstestResult(statistic=0.093219139130061066, pvalue=0.33069879934011182)

Answer 2

args 引数はタプルでなければなりませんが、単一の変数にすることもできます。ks_statistic, pvalue = scipy.stats.kstest(x, 't', (10,))自由度が 10 の場合は、テストを実行できます。