The Anderson–Darling test is a stat

The Anderson–Darling test is a statistical test of whether a given sample of data is drawn from a given probability distribution. In its basic form, the test assumes that there are no parameters to be estimated in the distribution being tested, in which case the test and its set of critical values is distribution-free. However, the test is most often used in contexts where a family of distributions is being tested, in which case the parameters of that family need to be estimated and account must be taken of this in adjusting either the test-statistic or its critical values. When applied to testing if a normal distribution adequately describes a set of data, it is one of the most powerful statistical tools for detecting most departures from normality.[1][2] K-sample Anderson–Darling tests are available for testing whether several collections of observations can be modelled as coming from a single population, where the distribution function does not have to be specified.

In addition to its use as a test of fit for distributions, it can be used in parameter estimation as the basis for a form of minimum distance estimation procedure.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทดสอบแอนเดอร์สัน – ดาร์ลิงคือ การทดสอบทางสถิติของว่าออกตัวอย่างของข้อมูลที่กำหนดจากการกระจายความน่าเป็นที่กำหนด รูปแบบพื้นฐาน การทดสอบถือว่า ไม่มีพารามิเตอร์ที่จะประเมินในการกระจายการทดสอบ ซึ่งในกรณี การทดสอบและชุดของค่าที่สำคัญคือแจกฟรี อย่างไรก็ตาม การทดสอบมักใช้ในบริบทที่ครอบครัวของการกระจายจะถูกทดสอบ ในกรณีที่พารามิเตอร์ของครอบครัวที่ต้องการจะประเมิน และบัญชีจะต้องดำเนินการนี้ในการปรับปรุงสถิติทดสอบหรือค่าของสำคัญ เมื่อใช้กับการทดสอบถ้าแจกอธิบายชุดของข้อมูลอย่างเพียงพอ มันเป็นหนึ่งในเครื่องมือทางสถิติมีประสิทธิภาพที่สุดสำหรับการตรวจสอบส่วนใหญ่ออกจากเครื่อง [1] [2] มีแอนเดอร์สัน – ดาร์ลิ่ง K ตัวอย่างทดสอบสำหรับการทดสอบว่าสามารถถูกจำลองแบบมาหลายคอลเลกชันของการสังเกตว่ามาจากประชากรเดียว ซึ่งฟังก์ชันการแจกแจงไม่ต้องระบุนอกจากการใช้เป็นการทดสอบความพอดีสำหรับการกระจาย มันสามารถใช้ในการประมาณค่าพารามิเตอร์เป็นพื้นฐานสำหรับฟอร์มของขั้นตอนการประเมินระยะต่ำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การทดสอบแอนเดอ-ดาร์ลิ่งคือการทดสอบทางสถิติของการไม่ว่าจะเป็นตัวอย่างได้รับข้อมูลที่ถูกดึงมาจากการกระจายความน่าจะเป็นที่ได้รับ ในรูปแบบพื้นฐานของการทดสอบสมมติฐานที่ว่ามีไม่มีพารามิเตอร์ที่จะประมาณในการจัดจำหน่ายที่มีการทดสอบซึ่งในกรณีนี้การทดสอบและการตั้งค่าของค่าที่สำคัญคือการกระจายฟรี อย่างไรก็ตามการทดสอบส่วนใหญ่มักจะใช้ในบริบทที่ครอบครัวของการกระจายจะถูกทดสอบในกรณีที่ค่าพารามิเตอร์ของครอบครัวที่จะต้องมีการประมาณและบัญชีจะต้องดำเนินการในเรื่องนี้การปรับการทดสอบทางสถิติหรือค่าที่สำคัญ เมื่อนำมาใช้กับการทดสอบถ้าการกระจายปกติเพียงพออธิบายชุดของข้อมูลก็เป็นหนึ่งในเครื่องมือทางสถิติที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับการตรวจสอบการออกเดินทางมากที่สุดจากภาวะปกติ. [1] [2] การทดสอบ K-ตัวอย่างแอนเดอ-ดาร์ลิ่งที่มีอยู่สำหรับการทดสอบว่าหลายคอลเลกชันของการสังเกตสามารถจำลองมาจากประชากรเดียวที่ฟังก์ชั่นการกระจายไม่ได้จะต้องมีการระบุ.

นอกเหนือจากการใช้งานเป็นการทดสอบความเหมาะสมสำหรับการแจกแจง มันสามารถนำมาใช้ในการประมาณค่าพารามิเตอร์ที่เป็นพื้นฐานสำหรับรูปแบบของขั้นตอนการประมาณระยะทางน้อยที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

งาน–ที่รักทดสอบเป็นสถิติทดสอบว่าตัวอย่างของข้อมูลที่ได้มาจากความน่าจะเป็นกระจาย ในรูปแบบพื้นฐาน การทดสอบจะไม่มีพารามิเตอร์ที่จะถูกประเมินในการกระจายที่ถูกทดสอบ ในกรณีที่ทดสอบและชุดของค่าวิกฤติ คือ แจกฟรี อย่างไรก็ตาม การทดสอบนี้จะใช้บ่อยที่สุดในบริบทที่ครอบครัวของการแจกแจงถูกทดสอบ ซึ่งในกรณีนี้ค่าของครอบครัวที่ต้องถูกประเมิน และบัญชีต้องใช้เวลานี้ในการปรับด้วยการทดสอบทางสถิติหรือค่าวิกฤตของ เมื่อนำไปทดสอบ ถ้าเป็นปกติเพียงพออธิบายชุดข้อมูล มันเป็นหนึ่งในมีประสิทธิภาพมากที่สุดเครื่องมือค้นหาทางขาออกมากที่สุดจากปกติ [ 1 ] [ 2 ] k-sample แอนเดอร์สัน–ที่รักการทดสอบสามารถทดสอบว่าหลายคอลเลกชันของการสังเกต สามารถจำลองเป็นประชากรที่มาจากเดียวที่ฟังก์ชัน การกระจายไม่ต้องระบุนอกจากจะใช้เป็นแบบที่เหมาะสำหรับการ มันสามารถใช้ในการประมาณค่าพารามิเตอร์เป็นข้อมูลพื้นฐานสำหรับรูปแบบของขั้นต่ำระยะทางประมาณขั้นตอน