Regression model

Test de Lilliefors pour la normalité

Le test de Lilliefors est un test d'ajustement qui vérifie si un échantillon continu provient d'une distribution normale (ou exponentielle) lorsque la moyenne et la variance sont inconnues et estimées à partir des données. Introduit par Hubert W. Lilliefors en 1967, il ajuste les valeurs critiques du test de Kolmogorov-Smirnov afin qu'elles restent valides une fois les paramètres de la distribution estimés plutôt que connus à l'avance.

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Sources

  1. Lilliefors, H. W. (1967). On the Kolmogorov-Smirnov Test for Normality with Mean and Variance Unknown. Journal of the American Statistical Association, 62(318), 399-402. DOI: 10.1080/01621459.1967.10482916
  2. Dallal, G. E., & Wilkinson, L. (1986). An Analytic Approximation to the Distribution of Lilliefors's Test Statistic for Normality. The American Statistician, 40(4), 294-296. DOI: 10.1080/00031305.1986.10475419

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 1). Lilliefors Test for Normality with Mean and Variance Unknown. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/lilliefors-test

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ScholarGateLilliefors Test (Lilliefors Test for Normality with Mean and Variance Unknown). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/statistics/lilliefors-test · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026