Regression model
מבחן ליליפורס לנורמליות
מבחן ליליפורס הוא מבחן התאמה (goodness-of-fit) הבוחן האם מדגם רציף מגיע מהתפלגות נורמלית (או אקספוננציאלית) כאשר הממוצע והשונות אינם ידועים ומוערכים מתוך הנתונים. המבחן, שהוצג על ידי הוברט וו. ליליפורס בשנת 1967, מתאים את ערכי הסף של מבחן קולמוגורוב-סמירנוב כך שיישמרו תקפים גם כאשר פרמטרי ההתפלגות מוערכים ולא ידועים מראש.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). Lilliefors Test for Normality with Mean and Variance Unknown. ScholarGate. https://scholargate.app/he/statistics/lilliefors-test
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.
- מבחן אנדרסון-דארלינג לנורמליותסטטיסטיקה↔ compare
- מבחן פליגנר-קילן להומוגניות של שונויותסטטיסטיקה↔ compare
- מבחן החציון של מודסטטיסטיקה↔ compare
- מבחן שפירו-וילק לנורמליותסטטיסטיקה↔ compare
- מבחן קולמוגורוב-סמירנוב לשתי מדגמיםסטטיסטיקה↔ compare