Kolmogorov-Smirnov Test
The Kolmogorov-Smirnov (KS) test is a nonparametric goodness-of-fit test that assesses whether a sample comes from a specified theoretical distribution, such as the normal or exponential. First formalised by Andrey Kolmogorov in 1933 and further developed by Nikolai Smirnov in 1948, it compares the empirical cumulative distribution function of the observed data against a target theoretical CDF and quantifies their maximum absolute deviation.
स्रोत रिकॉर्ड
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- Kolmogorov, A. N. (1933). Sulla determinazione empirica di una legge di distribuzione. Giornale dell'Istituto Italiano degli Attuari, 4, 83–91. · URL
- 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
क्यूरेटेड दावे
साक्ष्य लेज़र में दावे बने हुए हैं, प्रत्येक का अपना मूल्यांकन है।
जब लेज़र में कोई दावा नहीं होता है तो यह दृश्य दावा मूल्यांकन का आविष्कार नहीं करता है।
संबंधित विधियाँ
विधि ग्राफ़ से उत्पन्न और मशीन-अनुशंसित संबंध के रूप में दिखाए गए हैं — किसी भी साक्ष्य दावे का अनुमान नहीं लगाया गया है।