SparkML之假设性检验（二）分布拟合检验

1.什么是分布拟合检验

在实际问题中，有时不能预知总体服从什么类型的分布，这时就需要根据样本来检验关于分布的假设。比如依据大数定理,

我们假设一组生产零件是成正态分布的，但是这个所为的成正态分布也只是我们的假设，为了验证我们的假设那么就需要对

这个分布进行检验，这就是分布拟合检验 ，也称之为：非参数检验。下面就介绍检验法

2.检验法

检验法：总体分布X未知的时候，根据来自总体的样本，来检验之前假设的分布。具体原理可以查看
（http://wiki.mbalib.com/wiki/卡方分布）。 下面结合实际列子对 检验 法简单阐述（检验法，有很多用处，下面是独立性检验）。

问题：色盲和性别是否相互独立？

第一步：检验原假设：

:色盲与性别相互独立

第二步：计算理论频数：

第三步：计算拒绝域：

我们希望是可信度 a = 0.01的情况下，那么拒绝域为：

第四步：下结论

所以拒绝原假设，认为色盲和性别有关联：

SparkML实验：

package Basic

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics.chiSqTest
/**  * Created by andrew on 2016/4/14.  */ object chiSqrtTest {
  def main(args: Array[String]) {
    val x1 = Vectors.dense(458.88,21.12)
    val x2 = Vectors.dense(497.12,22.88)
    val c1 = chiSqTest(x1,x2)
    println(c1)
    /**  * Chi squared test summary:  method: pearson  degrees of freedom = 1  statistic = 7.041436253018793E-30  pValue = 0.9999999999999979  No presumption against null hypothesis: observed follows the same distribution as expected..  */  }
}