Kolmogorov-Smirnov-testen
Kolmogorov-Smirnov-testen (KS-testen) er en ikke-parametrisk tilpasningstest som avgjør om en utvalgsdata kommer fra en spesifisert teoretisk fordeling, som normal- eller eksponentialfordelingen. Testen ble først formalisert av Andrey Kolmogorov i 1933 og videreutviklet av Nikolai Smirnov i 1948. Den sammenligner den empiriske kumulative fordelingsfunksjonen (CDF) for observerte data mot en teoretisk CDF og kvantifiserer deres maksimale absolutte avvik.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 1). Kolmogorov-Smirnov Goodness-of-Fit Test. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- Lilliefors' test for normalitetStatistikk↔ compare
- Kolmogorov-Smirnovs toetallsprøveStatistikk↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →