問題タブ [kolmogorov-smirnov]

コルモゴロフ-スミルノフ検定を使用して、サンプルの正規性を検定しようとしました。これは私がしていることの小さな簡単な例です:

Rが私に与える結果は次のとおりです。

p 値は非常に低いですが、検定では帰無仮説を受け入れる必要があります。

なぜ機能しないのかわかりません。

私は統計が初めてです。1 つのサンプル コルモゴロフ-スミルノフ テストを試しています。D maxまで見つけることができました。しかし、仮説検定を進めようか迷っています。

仮説を決定するために、先に進む必要があります-

テーブルからの重要な値

検定統計量 D が表から取得した臨界値より大きい場合は棄却

また

KS Statustic 値の p 値。

どっちがいいですか?p値の方がいいと読んでください。この中で、「kstest は、検定統計量 ksstat を臨界値 cv と比較するのではなく、p 値 p を有意水準 Alpha と比較することによって、帰無仮説を棄却することを決定します。cv は近似値であるため、ksstat と cv を比較すると、次の結果が得られることがあります。 p を Alpha と比較するのとは異なる結論です。」

しかし、同じことに関する方程式は見つかりませんでした。

参照

上記の参考文献では、D max を p 値として取っているかどうかは疑問です。

ご意見をお聞かせください

星の金属量に関するデータがあり、学生の t 分布と比較したい。これを行うために、python で scipy.stats.kstest を使用してコルモゴロフ-スミルノフ テストを実行して KSstudentst = scipy.stats.kstest(data,"t",args=(a,b)) いますが、引数がどうあるべきかを見つけることができません。学生の t には自由度 (df) パラメーターが必要ですが、他のパラメーターは何ですか。また、2つのうちのどちらがdfパラメーターですか。scipy.stats.t.cdf のドキュメントでは、入力は値が計算される位置と df ですが、KS テストでは位置を指定しても意味がありません。