Il y a eu des discussions sur d'autres questions sur la façon dont on pourrait utiliser l'approche des deux tests unilatéraux (TOST) pour le test de Kolmogorov-Smirnov (KS), mais je me demandais s'il était possible d'utiliser directement la statistique de test pour montrer que deux les distributions étaient similaires?
Si je comprends bien, la statistique du test KS représente la plus grande différence entre deux CDF, la version à un échantillon étant utilisée à l'origine comme test de qualité d'ajustement. Ceci est montré dans [1] comme étant lorsque la distribution empirique croise en dehors de l'intervalle de confiance (c'est-à-dire que n'importe quel point est trop éloigné de la distribution hypothétique contre laquelle ils sont testés).
Si la version à deux échantillons est souvent utilisée pour montrer que deux distributions sont significativement différentes l'une de l'autre, de manière similaire à la version à un échantillon, pouvons-nous inverser le calcul des intervalles de confiance à l'aide de pour utiliser à la place , comme moyen de montrer que la différence maximale entre les deux distributions est sensiblement similaire?
[1] Massey, F. "Le test de Kolmogorov-Smirnov pour la qualité de l'ajustement", Journal de l'American Statistical Association , vol. 46, non. 253, p. 68-78, mars 1951