Kolmogorov-Smirnov-Test
Der Kolmogorov-Smirnov (KS)-Test ist ein nichtparametrischer Anpassungstest, der prüft, ob eine Stichprobe aus einer spezifizierten theoretischen Verteilung stammt, wie z. B. der Normal- oder Exponentialverteilung. Er wurde erstmals 1933 von Andrey Kolmogorov formalisiert und 1948 von Nikolai Smirnov weiterentwickelt. Er vergleicht die empirische kumulative Verteilungsfunktion der beobachteten Daten mit einer theoretischen kumulativen Verteilungsfunktion und quantifiziert deren maximale absolute Abweichung.
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Quellen
- 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
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ScholarGate. (2026, June 1). Kolmogorov-Smirnov Goodness-of-Fit Test. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/kolmogorov-smirnov
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- Lilliefors-Test auf NormalverteilungStatistik↔ compare
- Zweistichproben-Kolmogorov-Smirnov-TestStatistik↔ compare
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