Hypothesis test
コルモゴロフ-スミルノフ検定 (Kolmogorov-Smirnov Test)
コルモゴロフ-スミルノフ（KS）検定は、標本が正規分布や指数分布などの特定の理論分布から得られたものであるかどうかを評価するノンパラメトリック適合度検定である。1933年にアンドレイ・コルモゴロフによって初めて定式化され、1948年にニコライ・スミルノフによってさらに発展させられたこの検定は、観測データの経験的累積分布関数（ECDF）を理論上の累積分布関数（CDF）と比較し、それらの最大絶対偏差を定量化する。
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出典
- 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
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Kolmogorov-Smirnov Goodness-of-Fit Test. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/kolmogorov-smirnov
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