在Python中使用3D数据实现双样本KS测试

Question

我有两个3D发行版，我想在这两个样本上运行Kolmogorov–Smirnov test来衡量它们的相似性。 scipy.stats实现了1 dimension中实现的双样本K-S测试，我在2 dimensions中找到了一个实现，但在3维（或N维）中没有。

有人可以为3D分布实施双样本K-S测试吗？

Answer 1

KS测试不容易推广到多个维度;见the Wikipedia article on the KS test on that question。即使您可以找到或创建一个合适的泛化，我想知道您是否真的想这样做，因为重要性测试通常对大型数据集无用。

如果你想量化分布之间的差异，我的建议是考虑基于熵的数量，如互信息或Kullback-Leibler分歧。

也许您可以更多地了解您的目标是什么。