Uji Kolmogorov-Smirnov
Ti Wikipédia, énsiklopédi bébas
Dina statistika, tes Kolmogorov-Smirnov dipake keur ngabedakeun dua sebaran empiris atawa ngabedakeun sebaran empiris jeung sebaran tiori.
Cumulative distribution empiris keur n observasi yi diartikeun ku E(x) = Σ i (yi < x). Tes statistik dua-sisi Kolmogorov-Smirnov dirumuskeun ku
numana F(x) nyaeta sebaran hipotesa atawa sebaran empiris sejenna. Sebaran probabilitas dua statistik ieu, nunjukkeun yen null hypothesis sebaran sarua nyaeta bener, henteu gumantung kana hipotesa sebaran, salila kontinyu. Knuth nunjukkeun sacara jentre kumaha cara analisa signifikan tina pasangan statistik ieu. Loba masarakat nu make max(Dn+, Dn-), tapi sebaran dina ieu statistik leuwih hese keur direngsekeun.
Hiji catetan dina kaayaan variabel bebas berulang, saperti poe dina sataun atawa poe dina saminggu, Kuiper's test leuwih hade dipake. Numerical Recipes ngarupakeun sumber nu hade keur informasi ieu. Catetan saterusna, tes Kolmogorov-Smirnov leuwih sensitip dina titik nu deukeut kana median sebaran tinimbang dina tungtungna. Anderson-Darling test salah sahiji tes nu nunjukkeun kasaruaan sensitip di tungtung.
[édit] Tumbu kaluar
- http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35g.htm - A lovely explanation of the one-sided KS test
- http://www.io.com/~ritter/JAVASCRP/NORMCHIK.HTM - JavaScript code that implements both the one-sided and two-sided tests.
- As always, Numerical Recipes (ISBN 0521431085) is a prime resource for this sort of thing (see http://www.nr.com/nronline_switcher.html for a discussion).
