Kolmogorovův-Smirnovův test
Kolmogorovův-Smirnovův (KS) test je neparametrický test shody, který posuzuje, zda vzorek pochází ze specifikované teoretické distribuce, jako je normální nebo exponenciální. Poprvé jej formalizoval Andrej Kolmogorov v roce 1933 a dále jej rozvinul Nikolaj Smirnov v roce 1948. Porovnává empirickou kumulativní distribuční funkci pozorovaných dat s cílovou teoretickou CDF a kvantifikuje jejich maximální absolutní odchylku.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Kolmogorov, A. N. (1933). Sulla determinazione empirica di una legge di distribuzione. Giornale dell'Istituto Italiano degli Attuari, 4, 83–91. link ↗
- Smirnov, N. V. (1948). Table for estimating the goodness of fit of empirical distributions. Annals of Mathematical Statistics, 19(2), 279–281. DOI: 10.1214/aoms/1177730256 ↗
- Massey, F. J. (1951). The Kolmogorov-Smirnov test for goodness of fit. Journal of the American Statistical Association, 46(253), 68–78. DOI: 10.2307/2280095 ↗
- Conover, W. J. (1999). Practical Nonparametric Statistics (3rd ed.). Wiley. ISBN: 978-0471160687
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Kolmogorov-Smirnov Goodness-of-Fit Test. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/statistics/kolmogorov-smirnov
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Lillieforsův test normalityStatistika↔ compare
- Dvouvzorkový Kolmogorovův-Smirnovův testStatistika↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →