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.
Ich habe Testdaten, bei denen ich mehrere große Stichproben aus diskreten Verteilungen habe, die ich als empirische Verteilungen verwende. Ich möchte testen, ob die Verteilungen tatsächlich unterschiedlich sind und was der Unterschied in den Mitteln für diejenigen Verteilungen ist, die tatsächlich unterschiedlich sind. Da es sich um diskrete Verteilungen handelt, …
Ich habe gelesen, dass der Kolmogorov-Smirnov-Test nicht zum Testen der Anpassungsgüte einer Verteilung verwendet werden sollte, deren Parameter anhand der Stichprobe geschätzt wurden. Ist es sinnvoll, meine Stichprobe in zwei Teile zu teilen und die erste Hälfte für die Parameterschätzung und die zweite für den KS-Test zu verwenden? Danke im …
Ich habe eine Reihe von Daten aus zwei Proben (Kontrolle und Behandlung) mit jeweils mehreren tausend Werten, die in R einer Signifikanzprüfung unterzogen werden sollen. Theoretisch sollten die Werte kontinuierlich sein, aber aufgrund der Rundung durch die Messsoftware sind sie t und sie haben Krawatten. Die Verteilungen sind unbekannt und …
Ich habe einige Schwierigkeiten, die Interpretation des 2-Stichproben-KS-Tests zu verstehen und festzustellen, wie sich dieser von einem regulären t-Test zwischen 2 Gruppen unterscheidet. Nehmen wir an, ich habe Männer und Frauen, die eine Aufgabe erledigen, und ich sammle einige Punkte von dieser Aufgabe. Mein letztendliches Ziel ist es festzustellen, ob …
Hat zwei einseitige Tests für Äquivalenz (TOST) wurde für die Kolmogorov-Smirnov - Test eingerahmt die negativist Null - Hypothese zu testen , dass zwei Verteilungen unterscheiden sich durch zumindest einige Forscher festgelegten Ebene? Wenn nicht TOST, dann eine andere Form der Äquivalenzprüfung? Nick Stauner weist weise darauf hin, dass (ich …
Ich möchte einige zweidimensionale Kolmogorov-Smironov-Tests durchführen, um festzustellen, ob eine zweidimensionale Verteilung mit einer Referenz übereinstimmt. Gibt es ein Paket oder eine Anwendung, die ich relativ einfach verwenden könnte? Oder gibt es einen anderen Algorithmus, der vorzuziehen ist? Ich habe nur grundlegende statistische Kenntnisse.
Ich vergleiche die Größenverteilung von Bäumen in sechs Parzellenpaaren, wobei eine Parzelle eine Behandlung erhielt und die andere eine Kontrolle. Unter Verwendung eines Kolmogorov-Smirnov-Tests für jedes Paar von Parzellen stelle ich fest, dass Bereich von 0,0003707 bis 0,75 liegt . Gibt es geeignete Methoden für den Umgang mit allen Wiederholungen …
Ich habe einige Datenpunkte, die jeweils 5 Vektoren agglomerierter diskreter Ergebnisse enthalten, wobei die Ergebnisse jedes Vektors durch eine andere Verteilung generiert werden (die spezifische Art, von der ich nicht sicher bin, ist Weibull, wobei der Formparameter etwa exponentiell zur Potenz variiert) Gesetz (1 bis 0, ungefähr).) Ich versuche, einen …
Ich werde den Kolmogorov-Smirnov-Test verwenden, um die Normalität von MYDATA in R zu testen. Dies ist ein Beispiel für meine Arbeit ks.test(MYDATA,"pnorm",mean(MYDATA),sd(MYDATA)) Hier ist das Ergebnis, das R mir gibt: data: MYDATA D = 0.13527, p-value = 0.1721 alternative hypothesis: two-sided Warning message: In ks.test(MYDATA, "pnorm", mean(MYDATA), sd(MYDATA)) : ties …
Ich habe ein Histogramm für das Alter der Befragten erstellt und es geschafft, eine sehr schöne glockenförmige Kurve zu erhalten, aus der ich den Schluss gezogen habe, dass die Verteilung normal ist. Dann habe ich den Normalitätstest in SPSS mit n = 169 durchgeführt. Der p- Wert (Sig.) Des Kolmogorov-Smirnov-Tests …
Ich versuche die Korrelation zwischen einer dichotomen und einer kontinuierlichen Variablen zu finden. Bei meinen Grundlagenarbeiten habe ich festgestellt, dass ich einen unabhängigen t-Test verwenden muss und die Voraussetzung dafür ist, dass die Verteilung der Variablen normal sein muss. Ich führte einen Kolmogorov-Smirnov-Test zum Testen der Normalität durch und stellte …
Gibt es eine multivariate Alternative zum Kolmogorov-Smirnov-Test mit zwei Stichproben ? Was ich meine, ist ein Test, mit dem überprüft werden kann, wann sich zwei zugrunde liegende mehrdimensionale Verteilungen unterscheiden.
Ist es möglich, eine Leistungsanalyse für einen zweiseitigen Kolmogorov-Smirnov-Test in R durchzuführen? Ich teste mit ks.test (), ob sich zwei empirische Verteilungen unterscheiden, und möchte eine Leistungsanalyse hinzufügen. Ich konnte in R keine integrierten Leistungsanalysen für KS-Tests finden. Irgendwelche Vorschläge? Bearbeiten : Dies sind zufällig generierte Verteilungen, die meinen Daten …
Ich versuche zu verstehen, wie man Werte für den einseitigen Kolmogorov-Smirnov-Test erhält , und habe Schwierigkeiten, CDFs für und im Fall mit zwei Stichproben. Das Folgende wird an einigen Stellen als CDF für in einem Fall mit einer Stichprobe zitiert :D + n 1 , n 2 D - n …
Die Frage sagt alles. Ich habe beide gelesen, dass man KS nicht auf eine Dimension verallgemeinern kann, die gleich oder größer als zwei ist , und dass berühmte Implementierungen wie diese in numerischen Rezepten einfach falsch sind. Könnten Sie bitte erklären, warum das so ist?
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