Prueba de Kolmogorov-Smirnov
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En estadística, la prueba de Kolmogorov-Smirnov (también prueba K-S) es una prueba no paramétrica que se utiliza para determinar la bondad de ajuste de dos distribución de probabilidades entre sí.
En el caso de que queramos verificar la normalidad de una distribución, la prueba de Lilliefors conlleva algunas mejoras con respecto a la de Kolmogorov-Smirnov; y, en general, las pruebas Shapiro-Wilk o Anderson-Darling son alternativas más potentes.
Conviene tener en cuenta que la prueba Kolmogorov-Smirnov es más sensible a los valores cercanos a la mediana que a los extremos de la distribución. La prueba Anderson-Darling test proporciona igual sensibilidad con valores extremos.
Tabla de contenidos |
[editar] Estadístico
La distribución de los datos Fn para n observaciones yi se define como
Para dos colas el estadístico viene dado por
donde F(x) es la distribución presentada como hipótesis.
[editar] Véase también
- Andrei Kolmogorov
- Prueba de Lilliefors
- Prueba de Shapiro-Wilk
- Prueba de Anderson-Darling
[editar] Fuente
Wikipedia en inglés. Traducción del artículo.
[editar] Enlaces externos (en inglés)
- Prueba K-S de una cola
- Programa para realizar la prueba K-S con una o dos colas
- The Legacy of Andrei Nikolaevich Kolmogorov
- Breve introducción
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