Teste de Kolmogorov-Smirnov
O teste de Kolmogorov-Smirnov (KS) é um teste não paramétrico de aderência que avalia se uma amostra provém de uma distribuição teórica especificada, como a normal ou a exponencial. Formalizado primeiramente por Andrey Kolmogorov em 1933 e desenvolvido posteriormente por Nikolai Smirnov em 1948, ele compara a função de distribuição cumulativa empírica dos dados observados contra uma função de distribuição cumulativa (FDC) teórica alvo e quantifica o desvio absoluto máximo entre elas.
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Fontes
- 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
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 1). Kolmogorov-Smirnov Goodness-of-Fit Test. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/statistics/kolmogorov-smirnov
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- Teste de Lilliefors para NormalidadeEstatística↔ compare
- Teste de Kolmogorov-Smirnov para Duas AmostrasEstatística↔ compare
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