Anderson-Darling检验

tgzssir 2023-01-13 12:13:57

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Anderson darling for goodness of fit to test of distribution

Anderson-Darling 检验（Anderson 和 Darling，1952 年）用于测试数据样本是否来自特定分布。它是对 Kolmogorov-Smirnov (KS) 检验的修改，并且比 KS 检验赋予尾部更多的权重。 KS 测试是无分布的，因为临界值不依赖于被测试的特定分布。 Anderson-Darling 检验在计算临界值时使用特定分布。这样做的优点是允许进行更灵敏的测试，缺点是必须为每个分布计算临界值。 Anderson-Darling 检验仅适用于少数特定分布。测试计算如下： AD2 = 积分{[F_o(x)-F_t(x)]^2/[F_t(x)(1-F_t(x)0]}dF_t(x) AD2a = AD2*a 请注意，对于给定的分布，Anderson-Darling 统计量可以乘以常数 a（通常取决于样本大小 n）。这些常数在 Stephens (1

Anderson-Darling 检验（Anderson 和 Darling，1952 年）用于测试数据样本是否来自特定分布。它是对Kolmogorov-Smirnov（KS）测试的改进，与KS测试相比，赋予尾巴更大的重量。 KS 测试是无分布的，因为临界值不依赖于被测试的特定分布。 Anderson-Darling 检验在计算临界值时使用特定分布。这样做的优点是允许进行更灵敏的测试，缺点是必须为每个分布计算临界值。 Anderson-Darling 检验仅适用于少数特定分布。测试计算如下： AD2 = 积分{[F_o(x)-F_t(x)]^2/[F_t(x)(1-F_t(x)0]}dF_t(x) AD2a = AD2*a 注意，对于给定的分布，可以将Anderson-Darling统计量乘以常数a（通常取决于样本大小n）。这些常数在 Stephens (1974, 19

Anderson 和 Darling (1952, 1954) 引入了拟合优度统计来检验随机样本来自具有指定分布函数的连续总体的假设。它是对 Kolmogorov-Smirnov (KS) 检验的修改，并且比 KS 检验赋予尾部更多的权重。相应的双样本版本由 Darling (1957) 提出，并由 Pettitt (1976) 进行了详细研究。 Anderson-Darling k 样本检验由 Scholz 和 Stephens (1987) 引入，作为两样本 Anderson-Darling 检验的推广。它是一种非参数统计程序，即秩检验，因此，除了样本是来自其各自连续总体的真正独立随机样本外，不需要其他任何假设（尽管对绑定观察做出了规定）。它检验以下假设，即从中抽取两个或多个独立数据样本的总体是相同的。该检验可用于决定是否可以合并来自不同来源的数据，因为它们被判断为来自

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