将拟合 CDF 与经验数据进行比较

问题描述

我已经拟合了一些数据的高斯分布和高斯混合分布，并根据经验数据绘制了模型 CDF，如下所示：

我试图使用 kstest 来量化和比较每个模型的拟合优度，但查看 scipys kstest 文档让我感到困惑。我在其他帖子中看到的是使用 kstest 还是 ks_2samp ？

编辑：对于上下文，我为一个示例 kstest 尝试的代码是

ss.kstest(Y,y_cdf)

其中 Y 是数据，y_cdf 是混合模型的 cdf，但是这给出了 1 个分量的 d 值低于 2 个分量的值，我很清楚 2 个分量混合模型更适合，所以不应该 D kstest 的值会更低吗？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）