מבחן קולמוגורוב-סמירנוב
מבחן קולמוגורוב-סמירנוב (KS) הוא מבחן אי-פרמטרי של התאמה טובה (goodness-of-fit) הבוחן האם מדגם מגיע מהתפלגות תיאורטית ספציפית, כגון התפלגות נורמלית או אקספוננציאלית. המבחן, שנוסח לראשונה על ידי אנדריי קולמוגורוב ב-1933 ופותח עוד יותר על ידי ניקולאי סמירנוב ב-1948, משווה את פונקציית ההתפלגות המצטברת האמפירית של הנתונים הנצפים מול פונקציית התפלגות מצטברת תיאורטית (CDF) ומכמת את סטייתם המוחלטת המקסימלית.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). Kolmogorov-Smirnov Goodness-of-Fit Test. ScholarGate. https://scholargate.app/he/statistics/kolmogorov-smirnov
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
Compare side by side →