Prueba de Kolmogorov-Smirnov de dos muestras en Python Scipy

Question

No puedo averiguar cómo hacer una prueba de KS de dos muestras en Scipy.

Después de leer la documentación scipy kstest

puedo ver cómo probar que una distribución es idéntica a la distribución normal estándar

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) 

lo que significa que en el valor de p de 0,76 no se puede rechazar la hipótesis nula hipótesis de que las dos distribuciones son idénticas.

Sin embargo, quiero comparar dos distribuciones y ver si puedo rechazar la hipótesis nula de que son idénticos, algo así como:

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) 

y probar si X y Z son idénticos

Probé los ingenuos:

test_stat = kstest(x, z) 

y obtuvo el siguiente error:

TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable 

¿Hay alguna manera de hacer una prueba KS de dos muestras en Python? Si es así, ¿cómo debería hacerlo?

gracias de antemano

Answer 1

Estás usando la prueba de KS de una sola muestra. Es posible que desee ks_2samp:

>>> 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

Esto es lo que dicen los documentos SciPy:

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.

no puede rechazar, no significa que confirmamos.