Kolmogorov-Smirnov检验

tgzssir 2023-01-13 12:13:57

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论文研究 - 导出Kolmogorov-Smirnov测试统计的CDF
在这篇评论文章中，我们将对一样本Kolmogorov-Smirnov检验的检验统计量的累积密度函数（CDF）进行推导。 即使已经存在几个这样的证明，但它们通常会遗漏适当理解各个步骤所必需的必要细节。 我们的目标是填补这些空白，以使高级本科生可以访问我们的演示文稿。 我们还提出了一个简单的公式，对于任何实际样本量，该公式都可以将精确分布近似为足够的精度。
kstest_2s_2d(x1, x2, alpha)：执行双样本、双尾、二维 Kolmogorov-Smirnov 检验，具有准确的 p 值-matlab开发
双样本 Kolmogorov-Smirnov 检验是一种统计检验，用于确定两组数据是来自相同还是不同的分布。 零假设是两个数据集都来自相同的连续分布。 此处包含的测试旨在比较二维分布。 该函数中的算法取自 Peacock [1]。 用法：[H, pValue, KSstatistic] = kstest_2s_2d(x1, x2 <, alpha>) 'x1' 是一个 [Nx2] 矩阵，每行包含一个二维样本。 “ x2”是[Mx2]矩阵，每行同样包含一个二维样本。 可选参数 'alpha' 用于设置拒绝原假设所需的显着性水平。 'H' 是一个逻辑值：true 表示应该拒绝原假设。 “pValue”是检验统计量的 P 值的估计值。 “KSstatistic”是测试统计量的原始值（[1] 中的“D”）。 对比kstest2，这个函数只能进行双尾测试。 这是因为 Peacock 没有提供一种在
Kolmogorov Smirnov Test.pdf
Kolmogorow Smirnov 检验。用于检验是否与某个假设的分布相一致。
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