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2つのデータセットが互いに近いかどうかを確認する
次の3つのデータセットがあります。 data_a=[0.21,0.24,0.36,0.56,0.67,0.72,0.74,0.83,0.84,0.87,0.91,0.94,0.97] data_b=[0.13,0.21,0.27,0.34,0.36,0.45,0.49,0.65,0.66,0.90] data_c=[0.14,0.18,0.19,0.33,0.45,0.47,0.55,0.75,0.78,0.82] data_aは実際のデータで、他の2つはシミュレーションされたデータです。ここでは、data_bまたはdata_cのいずれがdata_aに最も近いか、または似ているかを確認しようとしています。現在、私は視覚的にks_2sampテスト（python）でそれを行っています。 視覚的に 実際のデータの累積分布関数とシミュレーションデータの累積分布関数をグラフにして、どれが最も近いかを視覚的に確認しようとしました。 上記はdata_aのcdfとdata_bのcdfです。 上記はdata_aのcdfとdata_cのcdfです。 したがって、それを視覚的に見ると、data_cはdata_aよりdata_aに近いと言えますが、それでも正確ではありません。 KSテスト 2番目の方法はKSテストで、data_aをdata_bで、data_aをdata_cでテストしました。 >>> stats.ks_2samp(data_a,data_b) Ks_2sampResult(statistic=0.5923076923076923, pvalue=0.02134674813035231) >>> stats.ks_2samp(data_a,data_c) Ks_2sampResult(statistic=0.4692307692307692, pvalue=0.11575018162481227) 上記から、data_aをdata_cでテストした場合、統計値が低いことがわかります。したがって、data_cはdata_bよりもdata_aに近いはずです。仮説検定として考えるのは適切でなく、得られたp値を使用するのは適切ではないので、p値を考慮しませんでした。この検定は、帰無仮説が事前に決定されて設計されているためです。 だから私のここでの質問は、私がこれを正しくやっているのなら、それを行う他のより良い方法があるのかということです??? ありがとうございました