Test de Kolmogorov-Smirnov
Le test de Kolmogorov-Smirnov (KS) est un test non paramétrique d'adéquation qui évalue si un échantillon provient d'une distribution théorique spécifiée, telle que la distribution normale ou exponentielle. Formalisé pour la première fois par Andrey Kolmogorov en 1933 et développé par Nikolai Smirnov en 1948, il compare la fonction de répartition cumulative empirique des données observées à une fonction de répartition cumulative théorique cible et quantifie leur déviation absolue maximale.
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Sources
- 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
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). Kolmogorov-Smirnov Goodness-of-Fit Test. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/kolmogorov-smirnov
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- Test de Lilliefors pour la normalitéStatistique↔ compare
- Test de Kolmogorov-Smirnov à deux échantillonsStatistique↔ compare
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