Test de normalité d'Anderson-Darling
Le test d'Anderson-Darling est un test d'ajustement de fonction de répartition empirique (EDF), introduit par Anderson et Darling en 1952, qui vérifie si un échantillon continu provient d'une distribution spécifiée telle que la loi normale, exponentielle ou de Weibull. En pondérant plus fortement les déviations dans les queues de distribution, il détecte les écarts dans les extrêmes de la distribution avec plus de puissance que le test de Kolmogorov-Smirnov.
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Sources
- Anderson, T. W., & Darling, D. A. (1952). Asymptotic Theory of Certain 'Goodness of Fit' Criteria Based on Stochastic Processes. The Annals of Mathematical Statistics, 23(2), 193-212. DOI: 10.1214/aoms/1177729437 ↗
- Stephens, M. A. (1974). EDF Statistics for Goodness of Fit and Some Comparisons. Journal of the American Statistical Association, 69(347), 730-737. DOI: 10.1080/01621459.1974.10480196 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). Anderson-Darling Normality (Goodness-of-Fit) Test. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/anderson-darling-test
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- Test de Fligner-Killeen pour l'homogénéité des variancesStatistique↔ compare
- Test de Lilliefors pour la normalitéStatistique↔ compare
- Test du médian de MoodStatistique↔ compare
- Test de normalité de Shapiro-WilkStatistique↔ compare
- Test de Kolmogorov-Smirnov à deux échantillonsStatistique↔ compare
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