正規分布を基準とするコルモゴロフ・スミルノフ検定
経験的な標本の累積分布を、パラメータを指定した正規分布と両側KS距離で比較します。
計算結果
結果
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計算手順
手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。
計算方法
観測値をソルトし、各経験的CDFの両側を比較すると、入力された連続的な正規参照にジャンプする。
D=maxᵢ(i/n−F(xᵢ),F(xᵢ)−(i−1)/n); asymptotic p=Kolmogorov survival at √n D
計算例
単一の基準確率の場合、ゼロのみからなるF(0)=0.5, aサンプルは、サンプル数に関係なくKS距離が0.5になる。
前提条件と入力上の注意
平均値とSDは、このサンプルから推定されていない独立して事前設定する必要がある。 p値とは、小さなサンプルに信頼性がなく、結合/離散的な観測が可能な、大サンプル近似の極限値である。正確な有限-n推論はない。
参考資料： NIST: KSグッドネス・オブ・フィットテスト
このツールの使い方
自分の値を入力できますか？
はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。
結果は厳密ですか？
浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。
入力内容は送信されますか？
計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。
指定値の下側・上側・間の正規確率を求め、zスコア、確率内訳、選択領域付き釣鐘曲線を表示します。
歪度と尖度によるジャック・ベラ統計量を求め、大標本のカイ二乗近似を表示します。
観測度数を指定した期待重みと比較し、カイ二乗寄与、残差自由度、近似の上側p値を求めます。
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