Kolmogorow-Smirnow-Test gegen eine Normalverteilung
Vergleichen Sie eine empirische Probe CDF mit einer vollständig angegebenen normalen CDF mit der zweiseitigen KS-Distanz.
IHRE BERECHNUNG
Ergebnis
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Rechenschritte
Gehen Sie die Schritte einzeln durch oder zeigen Sie die gesamte Berechnung an. Die Schritte verwenden Ihre aktuellen Eingaben.
Berechnungsmethode
Sortieren Sie die Beobachtungen und vergleichen Sie beide Seiten jedes empirischen CDF-Sprungs mit der eingegebenen kontinuierlichen normalen Referenz.
D=maxᵢ(i/n−F(xᵢ),F(xᵢ)−(i−1)/n); asymptotic p=Kolmogorov survival at √n D
Rechenbeispiel
Für eine einzige Referenzwahrscheinlichkeit F(0)=0,5 hat eine nur aus Nullen bestehende Probe unabhängig von der Stichprobenzahl KS Abstand 0,5; solche Bindungen benötigen die angegebene Inferenz-Vorsicht.
Annahmen und Hinweise zu den Eingaben
Mittel und SD müssen unabhängig spezifiziert werden, nicht von dieser Probe geschätzt werden: das ist nicht Lilliefors. Der p-Wert ist die begrenzende Großprobenannäherung, unzuverlässig für kleine Proben und gebundene/diskrete Beobachtungen. Keine genaue Finite-n Inferenz.
Quellen: NIST: KS Güteprüfung
Hinweise zum Rechner
Kann ich eigene Werte eingeben?
Ja. Ersetzen Sie die Beispielwerte durch Ihre eigenen Eingaben. Ergebnis, Rechenschritte, Tabellen und gegebenenfalls Diagramme werden entsprechend aktualisiert. Bei leeren oder ungültigen Eingaben wird das Ergebnis gelöscht. Fehlende Angaben werden niemals unbemerkt durch Beispielwerte ersetzt.
Sind die Ergebnisse exakt?
Die Ergebnisse beruhen auf Gleitkommaarithmetik und werden für die Anzeige gerundet. Beachten Sie die Formel, die Annahmen und die gegebenenfalls angegebene Datengenauigkeit.
Werden meine Eingaben hochgeladen?
Die Berechnung erfolgt in Ihrem Browser. Ein Benutzerkonto, Datei-Uploads oder ein externer KI-Dienst sind nicht erforderlich. Beim Neuladen der Seite werden die Eingaben zurückgesetzt.
Berechnen Sie eine normale Wahrscheinlichkeit unterhalb, oberhalb oder zwischen eingegebenen Werten. Siehe standardisierte z-Scores, eine Wahrscheinlichkeitsaufschlüsselung und eine Glockenkurve mit der ausgewählten Region.
Berechnen Sie die Jarque-Bera Skewness/Kurtose-Statistik mit ihrer großsample Chi-Quadrat-Annäherung.
Vergleichen Sie beobachtete Kategorie zählt mit eingegebenen erwarteten Gewichten und berechnen Sie Chi-Quadrat-Beiträge, Rest Freiheitsgrade und einen ungefähren oberen Schwanz p-Wert.
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