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.
Kaynak kayıt
Alıntılar, yöntemin kaynak kaydından harfi harfine kopyalanmıştır. Bunlardan herhangi bir düzeyde doğrulama çıkarımı yapılmamıştır.
- 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
Derlenmiş iddialar
Her biri kendi değerlendirmesiyle birlikte kanıt defterine kaydedilmiş iddialar.
Bu görünüm, defterde hiç iddia olmadığında bir iddia değerlendirmesi icat etmez.
İlgili yöntemler
Yöntem grafiğinden oluşturulmuştur ve makine tarafından önerilen ilişkiler olarak gösterilir — herhangi bir kanıt iddiası çıkarımı yapılmamıştır.