Le test de Kolmogorov-Smirnov est un test de la qualité de l'ajustement des données à une distribution. Il est souvent utilisé pour tester si une variable est normalement distribuée.
J'ai des données de test où j'ai plusieurs grands échantillons de distributions discrètes que j'utilise comme distributions empiriques. Je veux tester si les distributions sont réellement différentes et quelle est la différence de moyennes pour ces distributions qui sont réellement différentes. Puisqu'il s'agit de distributions discrètes, je crois comprendre que …
J'ai lu que le test de Kolmogorov-Smirnov ne devrait pas être utilisé pour tester la qualité de l'ajustement d'une distribution dont les paramètres ont été estimés à partir de l'échantillon. Est-il judicieux de diviser mon échantillon en deux et d'utiliser la première moitié pour l'estimation des paramètres et la seconde …
J'ai un tas de données provenant de deux échantillons (témoins et traités), contenant chacun plusieurs milliers de valeurs qui doivent subir des tests de signification dans R. Théoriquement, les valeurs devraient être continues, mais en raison de l'arrondissement effectué par le logiciel de mesure, elles ne sont pas '' t …
J'ai de la difficulté à comprendre l'interprétation des 2 échantillons de test KS et la différence avec un test t régulier entre 2 groupes. Disons que j'ai des hommes et des femmes qui font une tâche et que je recueille des scores de cette tâche. Mon objectif ultime est de …
Deux tests unilatéraux d'équivalence (TOST) ont-ils été élaborés pour le test de Kolmogorov-Smirnov afin de tester l'hypothèse nulle négativiste selon laquelle deux distributions diffèrent d'au moins un certain niveau spécifié par les chercheurs? Si ce n'est pas TOST, alors une autre forme de test d'équivalence? Nick Stauner souligne judicieusement que …
Je voudrais exécuter des tests de Kolmogorov-Smironov bidimensionnels pour déterminer si une distribution bidimensionnelle correspond à une référence. Existe-t-il un package ou une application que je pourrais utiliser de manière relativement simple? Ou existe-t-il un algorithme différent préférable? J'ai juste une connaissance statistique de base.
J'ai quelques points de données, contenant chacun 5 vecteurs de résultats discrets agglomérés, les résultats de chaque vecteur générés par une distribution différente, (le type spécifique dont je ne suis pas sûr, ma meilleure supposition est Weibull, avec un paramètre de forme variant quelque part autour de l'exponentielle de puissance …
Je compare la distribution de taille des arbres dans six paires de parcelles où une parcelle a reçu un traitement et l'autre un contrôle. En utilisant un test de Kolmogorov-Smirnov sur chaque paire de parcelles, je trouve que varie de à 0,75 . Existe-t-il des méthodes appropriées pour traiter toutes …
Je vais utiliser le test de Kolmogorov-Smirnov pour tester la normalité de MYDATA en R. Ceci est un exemple de ce que je fais ks.test(MYDATA,"pnorm",mean(MYDATA),sd(MYDATA)) Voici le résultat que R me donne: data: MYDATA D = 0.13527, p-value = 0.1721 alternative hypothesis: two-sided Warning message: In ks.test(MYDATA, "pnorm", mean(MYDATA), sd(MYDATA)) …
J'ai créé un histogramme pour l'âge du répondant et j'ai réussi à obtenir une très belle courbe en forme de cloche, à partir de laquelle j'ai conclu que la distribution était normale. J'ai ensuite exécuté le test de normalité dans SPSS, avec n = 169. La valeur de p (Sig.) …
J'essaie de trouver la corrélation entre une variable dichotomique et une variable continue. D'après mon travail sur le terrain, j'ai trouvé que je devais utiliser un test t indépendant et la condition préalable est que la distribution de la variable doit être normale. J'ai effectué le test de Kolmogorov-Smirnov pour …
Existe-t-il une alternative multivariée au test de Kolmogorov-Smirnov à deux échantillons ? Ce que je veux dire, c'est un test qui peut être utilisé pour vérifier chaque fois que deux distributions multidimensionnelles sous-jacentes diffèrent.
Est-il possible de faire une analyse de puissance pour un test de Kolmogorov Smirnov bilatéral en R? Je teste si deux distributions empiriques diffèrent en utilisant ks.test () et cherche à ajouter une analyse de puissance. Je n'ai pas pu trouver d'analyses de puissance intégrées pour les tests KS dans …
J'essaie de comprendre comment obtenir des valeurs de pour le test unilatéral de Kolmogorov-Smirnov , et j'ai du mal à trouver des CDF pour et dans le cas à deux échantillons. Ce qui suit est cité à quelques endroits comme le CDF pour dans un cas à un échantillon:pppD+n1,n2Dn1,n2+D^{+}_{n_{1},n_{2}}D−n1,n2Dn1,n2−D^{-}_{n_{1},n_{2}}D+nDn+D^{+}_{n} p+n(x)=P(D+n≥x|H0)=x∑j=0⌊n(1−x)⌋(nj)(jn+x)j−1(1−x−jn)n−jpn+(x)=P(Dn+≥x|H0)=x∑j=0⌊n(1−x)⌋(nj)(jn+x)j−1(1−x−jn)n−jp^{+}_{n}\left(x\right) …
La question dit tout. J'ai lu à la fois que l'on ne peut pas généraliser KS à une dimension égale ou supérieure à deux , et que les implémentations célèbres comme celle dans les recettes numériques sont tout simplement erronées. Pourriez-vous expliquer pourquoi?
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