Als «kolmogorov-smirnov» getaggte Fragen

Der Kolmogorov-Smirnov-Test ist ein Test für die Anpassungsgüte von Daten an eine Verteilung. Es wird häufig verwendet, um zu testen, ob eine Variable normal verteilt ist.

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Wie bestimme ich, welche Distribution am besten zu meinen Daten passt?
Ich habe einen Datensatz und möchte herausfinden, welche Verteilung am besten zu meinen Daten passt. Ich habe die fitdistr()Funktion verwendet, um die notwendigen Parameter zur Beschreibung der angenommenen Verteilung abzuschätzen (z. B. Weibull, Cauchy, Normal). Mit diesen Parametern kann ich einen Kolmogorov-Smirnov-Test durchführen, um abzuschätzen, ob meine Probendaten aus derselben …
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Ist es sinnvoll, mit einer sehr kleinen Stichprobengröße (z. B. n = 6) auf Normalität zu testen?
Ich habe eine Stichprobengröße von 6. Ist es in einem solchen Fall sinnvoll, mit dem Kolmogorov-Smirnov-Test auf Normalität zu prüfen? Ich habe SPSS benutzt. Ich habe eine sehr kleine Stichprobengröße, da es einige Zeit dauert, bis ich sie bekomme. Wenn es keinen Sinn ergibt, wie viele Proben ist die niedrigste …
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Kolmogorov-Smirnov mit diskreten Daten: Was ist die richtige Verwendung von dgof :: ks.test in R?
Anfängerfragen: Ich möchte testen, ob zwei diskrete Datensätze von derselben Verteilung stammen. Ein Kolmogorov-Smirnov-Test wurde mir vorgeschlagen. Conover ( Praktische nichtparametrische Statistik , 3d) scheint zu sagen, dass der Kolmogorov-Smirnov-Test für diesen Zweck verwendet werden kann, aber sein Verhalten ist bei diskreten Verteilungen "konservativ", und ich bin nicht sicher, was …
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Wie projiziert man einen neuen Vektor auf den PCA-Raum?
Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren können. Sollen die Hauptkomponenten in dieser Matrix in Zeilen oder Spalten angeordnet …
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 
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Kolmogorov-Smirnov-Test in R verstehen
Ich versuche die Ausgabe der Kolmogorov-Smirnov-Testfunktion zu verstehen (zwei Beispiele, zweiseitig). Hier ist ein einfacher Test. 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) …
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Was zu glauben: Kolmogorov-Smirnov-Test oder QQ-Plot?
Ich versuche festzustellen, ob mein Datensatz mit kontinuierlichen Daten einer Gammaverteilung mit den Parametern shape 1.7 und rate 0.000063 folgt.====== Das Problem ist, wenn ich mit R ein QQ-Diagramm meines Datensatzes gegen die theoretische Verteilung Gamma (1,7, 0,000063) erstelle, bekomme ich ein Diagramm, das zeigt, dass die empirischen Daten in …
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Kann ich mit Kolmogorov-Smirnov zwei empirische Verteilungen vergleichen?
Ist es in Ordnung, mit dem Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest zwei empirische Verteilungen zu vergleichen, um festzustellen, ob sie aus derselben zugrunde liegenden Verteilung stammen, anstatt eine empirische Verteilung mit einer vorgegebenen Referenzverteilung zu vergleichen? Lassen Sie mich versuchen, dies anders zu stellen. Ich sammle N Proben von einer Verteilung an einem Ort. …
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Test auf IID-Probenahme
Wie würden Sie testen oder überprüfen, ob die Probenahme IID (Independent and Identically Distributed) ist? Beachten Sie, dass ich nicht Gaußsch und identisch verteilt meine, sondern nur IID. Und mir fällt die Idee ein, die Stichprobe wiederholt in zwei gleich große Teilstichproben aufzuteilen, den Kolmogorov-Smirnov-Test durchzuführen und zu überprüfen, ob …
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