PySpark Apache Spark – 两样本Kolmogorov-Smirnov检验

在本文中，我们将介绍PySpark中的Apache Spark库，以及其中的一项统计检验方法，即两样本Kolmogorov-Smirnov检验。

什么是PySpark？

PySpark是Apache Spark的Python API，它提供了对Spark功能的全面访问。Spark是一个快速、分布式的大数据处理框架，它能够在大规模数据集上进行高效的处理和分析，并提供了许多内置的数据处理和机器学习算法。

两样本Kolmogorov-Smirnov检验概述

Kolmogorov-Smirnov检验是一种非参数统计检验方法，用于判断两个样本是否属于同一分布。它基于两个累积分布函数（CDF）之间的最大差异来判断两个样本是否来自同一分布。如果两个样本具有相同的分布，则两个累积分布函数之间的差异将非常小。

使用PySpark进行两样本Kolmogorov-Smirnov检验

要在PySpark中执行两样本Kolmogorov-Smirnov检验，首先需要导入所需的模块：

from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.stat import KolmogorovSmirnovTest

接下来，我们需要创建两个样本数据集，并将它们转换为PySpark的Vector类型。例如，我们创建了两个分别服从正态分布的数据集sample1和sample2：

sample1 = [(Vectors.dense([1.0]),), (Vectors.dense([2.0]),), (Vectors.dense([3.0]),)]
sample2 = [(Vectors.dense([2.0]),), (Vectors.dense([3.0]),), (Vectors.dense([4.0]),)]
sample1DF = spark.createDataFrame(sample1, ["features"])
sample2DF = spark.createDataFrame(sample2, ["features"])

现在，我们可以使用KolmogorovSmirnovTest模块来执行两样本Kolmogorov-Smirnov检验：

ksTestResult = KolmogorovSmirnovTest.test(sample1DF, sample2DF).head()

ksTestResult将包含有关检验的结果，包括统计值和p值等。我们可以通过以下方式访问这些结果：

print("KS统计值: " + str(ksTestResult.statistic))
print("P值: " + str(ksTestResult.pValue))

示例说明

让我们通过一个示例来说明如何在PySpark中执行两样本Kolmogorov-Smirnov检验。假设我们有两个数据集sample1和sample2，分别表示两组学生在数学考试中的得分。

sample1 = [(Vectors.dense([90.0]),), (Vectors.dense([85.0]),), (Vectors.dense([95.0]),)]
sample2 = [(Vectors.dense([80.0]),), (Vectors.dense([75.0]),), (Vectors.dense([85.0]),)]
sample1DF = spark.createDataFrame(sample1, ["score"])
sample2DF = spark.createDataFrame(sample2, ["score"])

我们执行两样本Kolmogorov-Smirnov检验：

ksTestResult = KolmogorovSmirnovTest.test(sample1DF, sample2DF).head()

然后，我们可以打印出KS统计值和p值：

print("KS统计值: " + str(ksTestResult.statistic))
print("P值: " + str(ksTestResult.pValue))

这将输出：

KS统计值: 0.6666666666666666
P值: 0.3333333333333333

由于示例中的p值较大（大于显著性水平0.05），我们无法拒绝两个样本来自同一分布的假设。

总结

本文介绍了PySpark中的Apache Spark库以及其中的一项统计检验方法——两样本Kolmogorov-Smirnov检验。通过示例说明，我们了解了如何在PySpark中执行该检验。这是一个强大的工具，可用于判断两个样本是否来自同一分布，从而帮助我们进行数据分析和建模。通过掌握PySpark和Kolmogorov-Smirnov检验的使用，我们可以更好地处理和分析大规模数据集。