«kolmogorov-smirnov» 태그된 질문

데이터 세트가 있으며 데이터에 가장 적합한 분포를 파악하고 싶습니다. 이 fitdistr()함수를 사용하여 추정 분포 (예 : Weibull, Cauchy, Normal)를 설명하는 데 필요한 매개 변수를 추정했습니다. 이러한 모수를 사용하여 Kolmogorov-Smirnov Test를 수행하여 표본 데이터가 가정 된 분포와 동일한 분포에서 나온 것인지 추정 할 수 있습니다. p- 값이 0.05보다 크면 표본 데이터가 …

133 r  distributions  goodness-of-fit  kolmogorov-smirnov  distribution-identification 

Kullback–Leibler와 Kolmogorov-Smirnov 거리 측정 간에는 공식적인 차이가 많이 있음을 알 수 있습니다. 그러나 둘 다 분포 사이의 거리를 측정하는 데 사용됩니다. 하나가 다른 하나 대신 사용해야하는 일반적인 상황이 있습니까? 그렇게하는 근거는 무엇입니까?

37 distributions  distance-functions  kolmogorov-smirnov  kullback-leibler 

Shapiro-Wilk 정규성 검정과 Kolmogorov-Smirnov 정규성 검정의 차이점은 무엇입니까? 이 두 방법의 결과는 언제 다릅니 까?

30 distributions  statistical-significance  normality-assumption  kolmogorov-smirnov 

샘플을 비교하고 샘플이 분리 된 개별 분포로 분포하는지 확인하고 있습니다. 그러나 Kolmogorov-Smirnov가 적용되는지 확실하지 않습니다. Wikipedia 는 그렇지 않은 것으로 보입니다. 그렇지 않은 경우 표본 분포를 어떻게 테스트 할 수 있습니까?

29 hypothesis-testing  discrete-data  kolmogorov-smirnov 

표본 크기는 6입니다. 이러한 경우 Kolmogorov-Smirnov 검정을 사용하여 정규성을 검정하는 것이 합리적입니까? 나는 SPSS를 사용했다. 각 샘플을 얻는 데 시간이 걸리기 때문에 샘플 크기가 매우 작습니다. 의미가 없다면 테스트하기에 가장 적은 수의 샘플이 몇 개입니까? 참고 : 소스 코드와 관련된 실험을했습니다. 샘플은 소프트웨어 버전 (버전 A) 에서 코딩하는 데 소요되는 …

26 hypothesis-testing  normality-assumption  kolmogorov-smirnov  power 

2- 표본 KS 테스트에 대해 읽을 때 정확히 무엇을하는지 이해 하지만 왜 작동하는지 이해하지 못합니다 . 즉, 경험적 분포 함수를 계산하고, D- 통계량을 찾고, 임계 값을 계산하고, D- 통계량을 p- 값으로 변환하는 등 둘 사이의 최대 차이를 찾기 위해 모든 단계를 수행 할 수 있습니다. 그러나 왜 이것이 두 배포판에 …

25 distributions  statistical-significance  nonparametric  kolmogorov-smirnov 

초보자 질문 : 두 개의 개별 데이터 세트가 동일한 분포에서 나온 것인지 테스트하고 싶습니다. Kolmogorov-Smirnov 테스트가 제게 제안되었습니다. Conover ( Practical Nonparametric Statistics , 3d)는 Kolmogorov-Smirnov Test가이 목적으로 사용될 수 있다고 말하지만, 그 동작은 불연속 분포와 함께 "보수적"이며, 이것이 무엇을 의미하는지 잘 모르겠습니다. 다른 질문에 대한 DavidR의 의견 은 "... …

23 r  goodness-of-fit  discrete-data  kolmogorov-smirnov 

주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Kolmogorov-Smirnov 테스트 기능 (두 샘플, 양면)의 출력을 이해하려고합니다. 다음은 간단한 테스트입니다. x <- c(1,2,2,3,3,3,3,4,5,6) y <- c(2,3,4,5,5,6,6,6,6,7) z <- c(12,13,14,15,15,16,16,16,16,17) ks.test(x,y) # Two-sample Kolmogorov-Smirnov test # #data: x and y #D = 0.5, p-value = 0.1641 #alternative hypothesis: two-sided # #Warning message: #In ks.test(x, y) : cannot compute exact p-value …

17 r  kolmogorov-smirnov  ties 

Kolmogorov-Smirnov 적합도 검정을 사용하여 두 개의 경험적 분포를 비교하여 하나의 경험적 분포를 사전 지정된 참조 분포와 비교하는 것이 아니라 동일한 기본 분포에서 나온 것으로 보이는지 확인하는 것이 좋습니까? 다른 방법으로 물어 보도록하겠습니다. 한 위치의 분포에서 N 개의 샘플을 수집합니다. 다른 장소에서 M 샘플을 수집합니다. 데이터는 연속적이지만 (각 샘플은 0과 10 …

16 hypothesis-testing  distributions  kolmogorov-smirnov 

====== 엑스xx ppp&lt;1%&lt;1%<1\% 어느 쪽을 믿어야합니까? 그래픽 출력 또는 KS 테스트 결과?

16 pdf  kolmogorov-smirnov  cdf  qq-plot 

샘플링이 IID (독립적이고 동일하게 분배 됨)인지 어떻게 테스트하거나 확인 하시겠습니까? 나는 가우시안과 동일하게 분산 된 것이 아니라 IID만을 의미합니다. 그리고 내 생각은 아이디어를 동일한 크기의 두 개의 하위 샘플로 반복해서 분할하고 Kolmogorov-Smirnov 테스트를 수행하고 p- 값의 분포가 균일한지 확인하는 것입니다. 이 접근법에 대한 의견과 제안은 환영합니다. 현상금 시작 후 설명 …

16 hypothesis-testing  independence  kolmogorov-smirnov  resampling  iid 

단측 KS 테스트를 수행하는 것이 의미가 있고 가능합니까? 그러한 검정의 귀무 가설은 무엇입니까? 아니면 KS 테스트는 본질적으로 양측 테스트입니까? 나는 날의 분포를 이해하는 데 도움 답변에서 도움이 될 D 예를 들어 있으며, 내가 메시의 1951 종이를 통해 일 오전 (와 도전에 대한 설명을 찾을 과 차이의 supremum 상하 한 경험적 …

15 hypothesis-testing  goodness-of-fit  kolmogorov-smirnov 

필자는 일부 데이터의 정규성에 문제가 있습니다 .P = .0000에서는 정상적이지 않다고 말하는 Kolmogorov 테스트를 수행했지만 이해하지 못합니다. 첨도 = -0,024 다음은 매우 평범한 내 분포 그림입니다. (저는 세 개의 점수를 가지고 있으며이 점수의 각 점수는 Kolmogorov 테스트에서 유의 한 p- 값으로 정상적이지 않습니다 ... 정말 이해가 안됩니다)

15 normal-distribution  spss  kolmogorov-smirnov  histogram  qq-plot 

2 ECDFS를 비교할 때 Kolmogorov-Smirnov, Cramer-von-Mises 및 Anderson-Darling을 사용하는 기준이 무엇인지 궁금합니다. 나는 각각의 차이점에 대한 수학을 알고 있지만 ECDF 데이터가 있다면 어떤 테스트가 사용하기에 적합한 지 어떻게 알 수 있습니까?

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