K-S检验统计量D为两样本累积分布函数的最大绝对差值。 1. 理论依据:Kolmogorov-Smirnov检验通过比较两个独立样本的累积分布函数(CDF)来检验总体分布是否存在差异。2. 计算步骤: (1) 将两组样本数据混合排序 (2) 分别计算两组样本的累积频数分布S₁(x)和S₂(x) (3) 计算每一点x的绝对差值|S₁(x)-S
K-S单样本检验，即Kolmogorov-Smirnov单样本检验，是一种用于评估分布拟合优度的统计方法。它通过比较一个变量的累积分布函数与特定理论分布来进行检验。▍ 检验原理 K-S检验的核心在于 计算样本数据与理论分布之间的累积相对频数的绝对差异，这一差异用于构建检验统计量。具体而言，若无效假设成立，则K值应当接近0...
k-s检验的原理如下: 1.假设原假设(H0):两个样本是从相同的总体分布中抽取出来的。 2.假设备择(H1):两个样本不是从相同的总体分布中抽取出来的。 3.计算累积分布函数(CDF):对于每一个样本数据点,计算出其累积分布函数值,得到两个样本数据的累积分布函数。 4.计算差异程度:计算出两个样本累积分布函数之间的...
计算出标准正态分布的累计分布函数值G(x)。计算出两个累计分布函数的最大差值D。根据样本数据量和显著性水平查找K-S分布表，确定p值。其中，p值是指当假设检验中的零假设成立时，观察到的统计量或更极端情况出现的概率。在K-S法中，p值表示当样本数据服从正态分布时，观察到的最大差值D或更极端...
Kolmogorov-Smirnov (K-S)检验是一种统计方法，用于比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或两个观测值分布的相似性。它的基本目标是评估原假设H0，即数据是否符合理论分布或者两个数据集是否一致。K-S检验的核心是计算D值，即最大绝对差值D = max| f(x)- g(x)|。当实际观测到的D值大于特定的...
首先，在SPSS中，我生成了一组包含30行数据的随机数，并对其进行了正态性检验。检验结果显示，采用K-S检验得出的显著性检验P值为0.024，小于0.05，这表明该组数据并不遵循正态分布。而另一方面，通过S-W检验得到的显著性检验P值为0.054，大于0.05，意味着这组数据可能遵循正态分布。值得注意的是，这组数据...
1、两种检验方法得到的结果不一样 首先我在SPSS中生成了一组30行的随机数,并对这组随机数进行了正态性检验,得到的正态性检验结果如下图所示: 上图中,使用K-S检验得到的显著性检验P值=0.024,小于0.05,表明这组数据不满足正态分布;而使用S-W检验得到的显著性检验P值=0.054,大于0.05,表明这组数据满足正态分布...
②参数法(K-S检验、S-W检验、峰度和偏度系数等)。 正态分布(normal distribution)是一种最常见、最重要的连续型随机变量分布,许多统计方法如t检验、方差分析等需要样本数据满足正态分布的条件。 一、直方图 1.正态性检验界面:分析—描述统计—探索 2.单样本正态性检验界面,选入“体重”至“因变量列表”,“图...
KolmogorovSmirnov 检验是一种用于比较频率分布与理论分布或两个观测值分布相似性的非参数统计方法。其主要特点和用途如下：核心目标：评估原假设H0，即判断数据是否符合某个理论分布，或者两个数据集是否一致。核心计算：计算D值，即最大绝对差值D = max| f g|，其中f是观测值的累积分布函数，g是理论...