ks检验全称是Kolmogorov-Smirnov检验(柯尔莫哥洛夫-斯摩洛夫),用来检验你的数据的分布是不是符合一个理论的已知分布。也就是说你的原假始是H0: F=F0.
具体计算要用到经验分布函数:Fn(x)=1 SUM_{i=1}^n I{Xi<=x},
以此来计算检验统计量
D=sup_{x} | Fn(x)-F0(x)|, sup可以换成MAX.
用这个公式手算也可以得到答案的。
检验适用条件包括哪些
ks检验全称是Kolmogorov-Smirnov检验(柯尔莫哥洛夫-斯摩洛夫),用来检验你的数据的分布是不是符合一个理论的已知分布。也就是说你的原假始是H0: F=F0.
具体计算要用到经验分布函数:Fn(x)=1 SUM_{i=1}^n I{Xi<=x},
以此来计算检验统计量
D=sup_{x} | Fn(x)-F0(x)|, sup可以换成MAX.
用这个公式手算也可以得到答案的。
KS检验不要求样本服从正态分布 KS检验是一种非参数检验方法,可以判断两个概率分布是否同一分布,适用于连续型数据和次序数据 基于数据样本的分布特点,KS检验和其他的正态性检验不同,兼顾了数据分布的中心位置和形状,因此在实践中更具有鲁棒性
适合非参数检验,一般是在不知道总体分布的情况下进行的检验
仍然适用
当样本含量在3到5000之间以S-W为准
样本含量在5000以上以K-S为准