Kolmogorov-Smirnov检验的一个缺点是它不是很强大,因为它被设计成对两个分布函数之间所有可能的类型的差异都很敏感。[19]和[20]表明,Cucconi检验(最初提出用于同时比较位置和尺度),在比较两个分布函数时,比Kolmogorov-Smirnov检验要强大得多。 A shortcoming of the Kolmogorov–Smirnov test is that it is not ve...
Kolmogorov-Smirnov test Kolmogorov-Smirnov检验法 问题的提出 在进行累计概率统计的时候,如何区分组之间是否有显著差异?Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验)基于累积分布函数,用以检验一个经验分布是否符合某种理论分布或比较两个经验分布是否有显著性差异。两样本K-S检验由于对两样本的经验分布函数的位置和形状参数的...
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非...
Kolmogorov-Smirnov test (K-S 检验) Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验)是一种用于检验两个样本分布是否来自同一总体分布的非参数统计方法。该检验基于样本的累积分布函数(CDF)的差异来进行判断。这检验的原理如下: 假设我们有两个样本,分别来自两个未知分布。我们想要知道这两个样本是否来自同一分布。K-S检验的基本...
KS-检验(Kolmogorov-Smirnovtest)KS-检验(Kolmogorov-Smirnovtest)Kolmogorov-Smirnov是⽐较⼀个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验⽅法。其原假设H0:两个数据分布⼀致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。KS检验与t...
Kolmogorov-Smirnov test (K-S 检验) 一.简介 Kolmogorov-Smirnov是比较一个累计分布(cumulative distribution function)函数 与经验分布函数(empirical distribution function) 二者的观测值偏差K-S statistic(检验统计量)是否在一定范围方法;如在一定范围,则原函数属于某一特定的概率分布。
1、Single sample Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit hypothesis test. 采用柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验来分析变量是否符合某种分布,可以检验的分布有正态分布、均匀分布、Poission分布和指数分布。指令如下: >> H = KSTEST(X,CDF,ALPHA,TAIL) % X为待检测样本,CDF可选:如果空缺,则默认为检测标准正态分布; ...
柯尔莫可洛夫-斯米洛夫检验(Kolmogorov–Smirnovtest,K-Stest)柯尔莫可洛夫-斯⽶洛夫检验(Kolmogorov–Smirnovtest,K-Stest)K-S检验⽅法能够利⽤样本数据推断样本来⾃的总体是否服从某⼀理论分布,是⼀种拟合优度的检验⽅法,适⽤于探索连续型随机变量的分布。
1、Single sample Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit hypothesis test. 采用柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验来分析变量是否符合某种分布,可以检验的分布有正态分布、均匀分布、Poission分布和指数分布。指令如下: >> H = KSTEST(X,CDF,ALPHA,TAIL) % X为待检测样本,CDF可选:如果空缺,则默认为检测标准正态分布; ...