二次元コルモゴロフ・スミルノフ


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いくつかの2次元Kolmogorov-Smironovテストを実行して、2次元分布が参照に適合するかどうかを判断したいと思います。

比較的簡単に使用できるパッケージまたはアプリケーションはありますか?または、望ましい別のアルゴリズムがありますか?基本的な統計知識しかありません。


おそらく何かが足りないかもしれませんが、コルモゴロフ–スミルノフ検定は1次元分布に適用されると思います。提案の拡張の1つに興味がある場合(多変量の場合には自然な拡張がないため、いくつかあります)、どれを指定してください。

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多変量の場合には自然な拡張がありますが、それは分布を伴います ここで、Kはキーファープロセス(2次元のブラウン橋)であり、この分布はよく知られていません。sup|Kt|K
ステファンローラン

回答:


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Kolmogorov-Smirnov検定の2次元拡張は、Justel、Pena、およびZamarによって「適合度の多変量Komogorov-Smirnov検定」で説明されています。@Procrastinatorのコメントは、他のそのような提案があるかもしれないことを示唆しています。

しかし、簡単な実装のパッケージは見たことがありません。

実行する内容によっては、Tarn DuongのR用ksパッケージのkde.test()の方が便利な場合があります。


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Pythonの実装

numpyを使用してPythonの実装を作成しました。ここでコードを見つけることができます、あなたはコードのdocstringでより多くの情報を見つけるかもしれません。

そして、ここに別のものがあります(私ではありません)。このノートブックは、2つのサンプルを使用した2D KSテストのPython実装を提供します。.pyファイルをダウンロードすることができ、ここで。コードはCコードを直接変換したもののようです。サンプルサイズが大きい場合、効率が問題になる可能性があります。

ただし、使用する前に、元のペーパー/ブックでコードを(どちらでも)確認することをお勧めします。2d KSテストのpython実装は、Rのものよりもはるかに少ないチェックです。

詳細情報

アルゴリズムは、最初に2つの論文で開発されました(私が見るように)

素敵な紹介とC実装はで見つけることができます

コルモゴロフ-スミルノフのテストも被験者に関連していることに注意してくださいというタイトルの投稿がありますので、ご覧ください。resampleメソッドを使用して、指定されたKS距離でp値を評価することをお勧めします。


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このMatlabコードが役立つ場合があります。

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/38617-two-dimensional-2d-paired-kolmogorov-smirnov-test


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