拟合优度检验(goodness-of-fittest)或柯尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫检验(Kolmogorov–Smirnov test )可以用柯尔莫戈罗夫分布的临界值来构造。 当 ,这个检验是渐近有效的。 在水平 下,若满足 则拒绝零假设。其中,Kα由以下方式给出: 该检验的渐进统计功效(statistical power)为1。 Test with estimated parameters 如果从...
假设检验:Kolmogorov-Smirnov检验统计量可以用于检验两个样本是否来自同一分布,例如比较两个不同批次的产品质量是否有显著差异。 模型拟合:Kolmogorov-Smirnov检验统计量可以用于评估一个已知分布与观测数据的拟合程度,例如检验一个随机数生成器生成的数据是否符合某个理论分布。 腾讯云相关产品推荐: 腾讯云提供了一系列云计算...
Kolmogorov-Smirnov检验(简称K-S检验)是一种非参数检验方法,主要用于检验样本数据是否符合某个理论分布,或者比较两个样本是否来自同一分布。以下是对Kolmogorov-Smirnov检验的详细解释: 一、定义与原理 K-S检验基于样本数据的累积分布函数(Cumulative Distribution Function,CDF)与理论分布的累积分布函数之间的差异进行判断。...
假设检验的问题如下:样本来自的总体服从某分布样本来自的总体不服从某分布H0:样本来自的总体服从某分布H1:样本来自的总体不服从某分布 Fn(x)为待检验分布的分布函数,Kolmogorov–Smirnov统计量为:D=max|Fn(x)−F0(x)|, 这其实代表着样本所属总体的分布与给定分布之间的距离距离。显然,当两分布相近的时候,距离自...
对于controlB,这些数据的统计描述如下: Mean = 3.61 Median = 0.60 High = 50.6 Low = 0.08 Standard Deviation = 11.2 可以发现这组数据并不符合正态分布, 否则大约有15%的数据会小于均值-标准差(3.61-11.2),而数据中显然没有小于0的数。 观察数据的累计分段函数(Cumulative Fraction Function) ...
Kolmogorov-Smirnov test (K-S 检验) 一.简介 Kolmogorov-Smirnov是比较一个累计分布(cumulative distribution function)函数 与经验分布函数(empirical distribution function) 二者的观测值偏差K-S statistic(检验统计量)是否在一定范围方法;如在一定范围,则原函数属于某一特定的概率分布。
对于controlB,这些数据的统计描述如下: Mean = 3.61 Median = 0.60 High = 50.6 Low = 0.08 Standard Deviation = 11.2 可以发现这组数据并不符合正态分布, 否则大约有15%的数据会小于均值-标准差(3.61-11.2),而数据中显然没有小于0的数。 观察数据的累计分段函数(Cumulative Fraction Function) ...
至于为啥要有个取最小值这还是假设检验框架下的惯用做法。还是用抛硬币的例子,我们用|正-反|来作为衡量是否公平的统计量,假设我们现在看到 8 正 2 反,那统计量为 6,那么 0,2,4 都小于 6,数字越大对应的正反面概率相等的硬币抛 10 次得到大于这个数字的概率 α′ \alpha^\prime α′ 越小,我们必须找...
Kolmogorov-Smirnov test (K-S 检验) Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验)是一种用于检验两个样本分布是否来自同一总体分布的非参数统计方法。该检验基于样本的累积分布函数(CDF)的差异来进行判断。这检验的原理如下: 假设我们有两个样本,分别来自两个未知分布。我们想要知道这两个样本是否来自同一分布。K-S检验的基本...
Kolmogorov-Smirnov 统计量 D 计算为经验分布函数的最大偏离，即 D = sup_x |F_n(x) - F(x)|。当两分布相近时，D 值较小。拒绝域通常为 D > 临界值，具体值依赖样本大小和显著性水平。在单样本 KS 检验中，关键在于计算临界值。临界值通常通过查找 KS 检验表获得，表中提供了在特定显著性...