Тест Колмогорова-Смирнова

Определите, соответствует ли выборка определенному распределению вероятностей.

Input Parameters

Примеры данных

Эталонное распределение

Stat Formula

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

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

Анализ согласия

Статистика расстояния (D)0.4000Distribution matches model

Hypothesis Not Rejected

Критическое значение (Dα)0.5650Acceptance Limit

Размер выборки (N)5Data Points

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

Overview

Критерий Колмогорова-Смирнова (КС) — это непараметрический тест, который сравнивает выборку с эталонным распределением вероятностей. Он вычисляет «максимальное расстояние» (Dn) между эмпирической функцией распределения выборки и кумулятивной функцией распределения эталонного распределения.

💡

Pro Tips

Тест наиболее эффективен при использовании в непрерывных распределениях.
Для небольших выборок (N < 20) обратите внимание на точные критические значения; для более крупных выборок используйте асимптотическое приближение.
Статистика «D» представляет собой самый большой вертикальный разрыв между ступенчатым графиком ваших данных и идеальной кривой.

Fun Facts

"Тест KS назван в честь Андрея Колмогорова и Николая Смирнова, двух гигантов советской математики."
"В отличие от t-критерия, тест KS чувствителен к различиям как в расположении, так и в форме эмпирических кумулятивных функций распределения."
"Он «независим от распределения», то есть критические значения зависят только от размера выборки, а не от тестируемого распределения."

Used with this

Similar tools that might be useful

Калькулятор A/B-тестов

Определите, являются ли результаты вашего теста статистически значимыми.

Абсолютная и относительная неопределенность

Преобразуйте абсолютную (± единицу измерения) и относительную (%) неопределенность.

Скорректированный R-квадрат

Оцените соответствие модели, учитывая количество предикторов.