Prueba de Kolmogorov-Smirnov
La prueba de Kolmogorov-Smirnov (KS) es una prueba no paramétrica de bondad de ajuste que evalúa si una muestra proviene de una distribución teórica especificada, como la normal o la exponencial. Formalizada por primera vez por Andrey Kolmogorov en 1933 y desarrollada posteriormente por Nikolai Smirnov en 1948, compara la función de distribución acumulada empírica de los datos observados con una función de distribución acumulada (FDA) teórica de referencia y cuantifica su desviación absoluta máxima.
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Fuentes
- 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
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 1). Kolmogorov-Smirnov Goodness-of-Fit Test. ScholarGate. https://scholargate.app/es/statistics/kolmogorov-smirnov
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- Prueba de Lilliefors para NormalidadEstadística↔ compare
- Test de Kolmogorov-Smirnov para dos muestrasEstadística↔ compare
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