Kolmogorovs-Smirnova tests
Kolmogorovs-Smirnova (KS) tests ir neparametrisks atbilstības tests, kas novērtē, vai izlase nāk no noteiktas teorētiskās sadalījuma, piemēram, normālās vai eksponenciālās. Pirmo reizi formalizējis Andrejs Kolmogorovs 1933. gadā un tālāk attīstījis Nikolajs Smirnovs 1948. gadā, tas salīdzina empīrisko kumulatīvo sadalījuma funkciju (CDF) novērotajiem datiem pret mērķa teorētisko CDF un kvantificē to maksimālo absolūto novirzi.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Kolmogorov-Smirnov Goodness-of-Fit Test. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Liljeforsa normalitātes testsStatistika↔ compare
- Divu paraugu Kolmogorovas-Smirnova testsStatistika↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →