如何在Python中检查样本是否与总体具有相同的概率分布？

在Python中，可以使用统计学中的假设检验方法来检查样本是否与总体具有相同的概率分布。常用的方法包括卡方检验和Kolmogorov-Smirnov检验。

1. 卡方检验（Chi-square test）：
   • 概念：卡方检验用于比较观察到的频数与期望的频数之间的差异，从而判断样本是否与总体具有相同的概率分布。
   • 分类：属于非参数检验方法。
   • 优势：适用于分类数据和计数数据的分布比较。
   • 应用场景：常用于分析两个或多个分类变量之间的关联性。
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• Kolmogorov-Smirnov检验：
  • 概念：Kolmogorov-Smirnov检验用于比较样本的累积分布函数与总体的理论分布函数之间的差异，从而判断样本是否与总体具有相同的概率分布。
  • 分类：属于非参数检验方法。
  • 优势：适用于连续数据的分布比较。
  • 应用场景：常用于检验样本是否符合某个理论分布，如正态分布、指数分布等。
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以上是在Python中检查样本是否与总体具有相同概率分布的两种常用方法。根据具体的需求和数据类型，选择适合的方法进行分析。