Python比较分布: SciPy ks_2samp p值始终为0.0

Question

我正在尝试比较两个发行版，看看它们是相似还是不同。我尝试使用python scipy包中的ks_2samp。这是我的代码，

from scipy.stats import truncnorm
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

def get_truncated_normal(mean=0, sd=1, low=0, upp=10):
    return truncnorm(low - mean) / sd, (upp - mean) / sd, loc=mean, scale=sd)

x1 = get_truncated_normal(mean=183, sd=50, low=1, upp=365).rvs(5722176)
x2 = get_truncated_normal(mean=175, sd=50, low=1, upp=365).rvs(5722176)
plt.hist(x1)
plt.hist(x2)
plt.show()
print(stats.ks_2samp(x1, x2))

Output:
Ks_2sampResult(statistic=0.06409554686888352, pvalue=0.0)

为什么我的输出p-value总是0.0？任何帮助都是非常感谢的。谢谢!

Answer 1

检查此统计数据堆栈溢出帖子。https://stats.stackexchange.com/questions/18408/two-samples-of-the-same-distribution

这意味着科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫检验。

您可以使用scipy执行KS测试。

https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.stats.kstest.html