Prueba de Kolmogorov-Smirnov

Determinar si una muestra sigue una distribución de probabilidad específica.

Input Parameters

Puntos de datos de muestra

Distribución de referencia

Stat Formula

Dn = sup |Fn(x) - F(x)|

Measuring the supremum of the absolute difference between the empirical step function and theoretical CDF.

Análisis de bondad de ajuste

Estadística de distancia (D)0.4000Distribution matches model

Hypothesis Not Rejected

Valor crítico (Dα)0.5650Acceptance Limit

Tamaño de la muestra (N)5Data Points

The K-S test detects differences in both location and shape of the distribution.

Overview

La prueba de Kolmogorov-Smirnov (K-S) es una prueba no paramétrica que compara una muestra con una distribución de probabilidad de referencia. Calcula la 'distancia máxima' (Dn) entre la función de distribución empírica de la muestra y la función de distribución acumulativa de la distribución de referencia.

💡

Pro Tips

La prueba es más poderosa cuando se usa en distribuciones continuas.
Para muestras pequeñas (N < 20), observe los valores críticos exactos; para muestras más grandes, utilice la aproximación asintótica.
La estadística 'D' representa la brecha vertical más grande entre el gráfico de pasos de sus datos y la curva ideal.

Fun Facts

"La prueba K-S lleva el nombre de Andrey Kolmogorov y Nikolai Smirnov, dos gigantes de las matemáticas soviéticas."
"A diferencia de la prueba t, la prueba K-S es sensible a las diferencias tanto en la ubicación como en la forma de las funciones empíricas de distribución acumulativa."
"Es \\\"libre de distribución\\\", lo que significa que los valores críticos dependen sólo del tamaño de la muestra y no de la distribución que se está probando."

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