Lilliefors (LF) test is a modificat

Lilliefors (LF) test is a modification of the Kolmogorov-Smirnov test. The KS test is appropriate in a situation where the parameters of the hypothesized distribution are completely known. However, sometimes it is difficult to initially or completely specify the parameters as the distribution is unknown. In this case, the parameters need to be estimated based on the sample data. When the original KS statistic is used in such situation, the results can be misleading whereby the probability of type I error tend to be smaller than the ones given in the standard table of the KS test (Lilliefors, 1967). In contrast with the KS test, the parameters for LF test are estimated based on the sample. Therefore, in this situation, the LF test will be preferred over the KS test (Oztuna, 2006). Given a sample of observations, LF statistic is defined as (Lilliefors, 1967),

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทดสอบ Lilliefors (LF) คือ การเปลี่ยนแปลงของการทดสอบ Smirnov คอลโมโกรอฟ การทดสอบ KS เป็นเหมาะสมในสถานการณ์ที่พารามิเตอร์ของการแจกแจง hypothesized รู้จักกันอย่างสมบูรณ์ อย่างไรก็ตาม บางครั้งก็ยากที่จะเริ่มต้น หรือเสร็จสมบูรณ์ระบุพารามิเตอร์เป็นการกระจายที่ไม่รู้จัก ในกรณีนี้ พารามิเตอร์ต้องจะประเมินตามข้อมูลตัวอย่าง เมื่อใช้สถิติ KS เดิมในสถานการณ์ดังกล่าว ผลลัพธ์สามารถเข้าใจผิด โดยความน่าเป็นการพิมพ์ที่ผิดพลาดมักจะ มีขนาดเล็กกว่ากำหนดไว้ในตารางมาตรฐานของการทดสอบ KS (Lilliefors, 1967) สีทดสอบ KS พารามิเตอร์สำหรับทดสอบ LF จะประเมินตามตัวอย่าง ดังนั้น ในสถานการณ์นี้ LF ทดสอบจะต้องผ่านการทดสอบ KS (Oztuna, 2006) ให้ตัวอย่างของการสังเกต สถิติ LF ถูกกำหนดเป็น (Lilliefors, 1967),

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Lilliefors (LF) การทดสอบคือการเปลี่ยนแปลงของการทดสอบ Kolmogorov-Smirnov การทดสอบ KS มีความเหมาะสมในสถานการณ์ที่พารามิเตอร์ของการกระจายการตั้งสมมติฐานที่รู้จักกันอย่างสมบูรณ์ แต่บางครั้งก็เป็นเรื่องยากที่แรกหรือสมบูรณ์ระบุพารามิเตอร์การกระจายไม่เป็นที่รู้จัก ในกรณีนี้พารามิเตอร์ที่จะต้องมีการประมาณการอยู่บนพื้นฐานของข้อมูลตัวอย่าง เมื่อสถิติ KS เดิมถูกนำมาใช้ในสถานการณ์เช่นนี้ผลที่อาจทำให้เข้าใจผิดโดยน่าจะเป็นของความผิดพลาดแบบมีแนวโน้มที่จะมีขนาดเล็กกว่าที่กำหนดในตารางมาตรฐานของการทดสอบแคนซัส (Lilliefors, 1967) ในทางตรงกันข้ามกับการทดสอบ KS, พารามิเตอร์สำหรับการทดสอบ LF จะมีการประเมินบนพื้นฐานของกลุ่มตัวอย่าง ดังนั้นในสถานการณ์เช่นนี้การทดสอบ LF จะต้องการมากกว่าการทดสอบแคนซัส (Oztuna 2006) ได้รับตัวอย่างของการสังเกตสถิติ LF ถูกกำหนดให้เป็น (Lilliefors, 1967)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

lilliefors ( LF ) ทดสอบการเปลี่ยนแปลงของแอนเดอร์สันเพื่อทดสอบ KS ทดสอบที่เหมาะสมในสถานการณ์ที่พารามิเตอร์ของการแจกแจงความสมบูรณ์ที่รู้จักกัน อย่างไรก็ตาม บางครั้งมันเป็นเรื่องยากที่จะเริ่มต้นหรือสมบูรณ์ระบุพารามิเตอร์เป็นแบบที่ไม่รู้จัก ในกรณีนี้ ตัวแปรที่ต้องถูกประเมินบนพื้นฐานของข้อมูลตัวอย่าง เมื่อสถิติ KS เดิมใช้ในสถานการณ์เช่นนี้ ผลลัพธ์อาจทำให้เข้าใจผิด โดยความน่าจะเป็นของความผิดพลาดประเภทที่ 1 มักจะมีขนาดเล็กกว่าที่ระบุในตารางมาตรฐานของ KS ทดสอบ ( lilliefors , 1967 ) ในทางตรงกันข้ามกับ KS ทดสอบพารามิเตอร์สำหรับการทดสอบถ้าประมาณตามตัวอย่าง ดังนั้น ในสถานการณ์นี้ ถ้าการทดสอบจะต้องผ่านทดสอบ KS ( oztuna , 2006 ) ให้ตัวอย่างของการสังเกตสถิติ ถ้าหมายถึง ( lilliefors , 1967 )