Questions marquées «kolmogorov-smirnov»

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.

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Livre pour les statistiques non paramétriques
Quel serait un bon livre pour les statistiques non paramétriques. Pas seulement l'introduction mais le niveau avancé. Je regarde aussi quelque chose que je peux utiliser pour apprendre et non pour référence. En particulier, je recherche un livre qui peut contenir les bases des méthodes non paramétriques, l'inférence non paramétrique, …
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Valeurs deux échantillons de Kolmogorov-Smirnov
J'utilise le test à deux échantillons de Kolmogorov – Smirnov pour comparer les distributions, et j'ai remarqué qu'une valeur de est fréquemment indiquée comme statistique de test. Comment cette valeur est-elle déterminée? Je sais que c'est la probabilité d'obtenir un résultat au moins aussi grand que celui obtenu, mais comment …
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Tests de normalité incohérents: Kolmogorov-Smirnov vs Shapiro-Wilk
J'examine actuellement certaines données produites par une simulation MC que j'ai écrite - je m'attends à ce que les valeurs soient normalement distribuées. Naturellement, j'ai tracé un histogramme et il semble raisonnable (je suppose?): [En haut à gauche: histogramme avec dist.pdf(), en haut à droite: histogramme cumulatif avec dist.cdf(), en …
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Comment effectuer une SVD pour imputer des valeurs manquantes, un exemple concret
J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
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Pouvez-vous utiliser le test de Kolmogorov-Smirnov pour tester directement l'équivalence de deux distributions?
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 …
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Test de Kolmogorov-Smirnov?
J'étudie les perturbations causées par le trafic maritime à un petit oiseau de mer. J'ai observé des animaux focaux pendant un certain temps et j'ai noté s'ils volaient ou non de l'eau pendant l'observation. Cet oiseau particulier ne vole pas à des probabilités élevées lorsqu'il n'est pas dérangé (environ 10% …
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