python - Kolmogorov-Smirnov 解释两个信号之间的结果

Question

我想测试两个信号是否具有相同的分布，但我不确定如何解释使用 Kolmogorov-Smirnov 得到的结果。

from scipy.stats import ks_2samp

#Result 1
ks_2samp(X, Y)
Ks_2sampResult(statistic=0.9609858416360776, pvalue=0.0)

#Result 2
ks_2samp(X, Z)
Ks_2sampResult(statistic=0.22699528054535922, pvalue=0.0)

#Result 3
ks_2samp(X, A)
Ks_2sampResult(statistic=0.0628631358154169, pvalue=2.2469873930819826e-82)

#Result 4
ks_2samp(X, B)
Ks_2sampResult(statistic=0.0060199265862611595, pvalue=0.3524473755058249)

在结果 1 中，p_value 低于 0,05，所以我可以拒绝零假设，这意味着它们没有相同的分布？

在结果 2 和 3 中这是一样的吗？

查看结果 4，p_value 高于 0,05，这意味着它们来自同一分布？

据我所知： D 统计量是两个样本的绝对最大距离。这个数字越接近 0，这两个样本就越有可能来自相同的分布。

ks 检验返回的 p 值与其他 p 值具有相同的解释。如果 p 值小于显着性水平，则拒绝两个样本来自同一分布的原假设。我怎么知道我的重要性级别？

我怎么能根据 D 和 p_value 判断它们是否来自同一分布？

谢谢，

标签： pythonstatistics