stat_ks_test — MATH `estimation` op

• 데이터 종류: signal → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.stat_ks_test(x, y=None, *, dist: 'str' = 'norm') -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import mathestimation; mathestimation.stat_ks_test(x, y=None, *, dist: 'str' = 'norm') -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsmath.get("stat_ks_test"))

사용법

Kolmogorov–Smirnov 검정. y를 주면 2표본 검정(같은 분포에서 왔는가), 없으면 표준정규분포와의 적합도 검정.

D = 경험 분포 함수끼리의 최대 차이. p값은 scipy(엄밀/점근을 자동으로 선택한다).

패밀리 공통 입력 계약(fail-closed)

mathops 의 모든 연산자는 입력을 검증한 뒤에 계산합니다(조용히 통과시키지 않습니다):

• complex 입력은 ValueError —— float64 로의 강제 변환은 허수부를 조용히 버립니다(numpy 는 ComplexWarning 만 내고 「그럴듯하게 틀린」 실수를 돌려줍니다). .real/.imag/abs() 를 명시하거나 복소수를 다루는 complexops 를 쓰세요.

• masked 요소가 있는 masked array 는 ValueError —— 마스크를 벗겨 아래 원값을 쓰는 암묵 변환을 거부합니다. 채울지 버릴지를 명시하세요.

• NaN/Inf 는 모든 입력에서 ValueError(개수를 명시하고 거부 —— 결과 전체로 전파되므로).

• 형상은 엄격: 1-D 와 2-D 를 암묵적으로 승격·브로드캐스트하지 않습니다(vector 슬롯에 matrix, matrix 슬롯에 vector 는 ValueError. reshape 를 명시하세요).

• 크기 상한: 행렬을 받는 연산자와 stat_histogram 의 bins 는 mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 만 요소)를 넘으면 ValueError.

자세한 사용 가이드

• math_metrology 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

dynsys_poincare_section · dwt_inverse · chebyshev_eval_nd

같은 카테고리(`estimation`)

assign_hungarian · hist_distance · stat_ttest_paired · stat_ttest_welch · stat_chi2_gof · crlb_gaussian · kalman_smooth · mat_expm

*Provenance: mathestimation.py — MATH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

stat_ks_test — MATH estimation op

사용법