The Anderson-Darling test (Stephens

The Anderson-Darling test (Stephens, 1974) is used to test if a sample of data came from a population with a specific distribution. It is a modification of the Kolmogorov-Smirnov (K-S) test and gives more weight to the tails than does the K-S test. The K-S test is distribution free in the sense that the critical values do not depend on the specific distribution being tested (note that this is true only for a fully specified distribution, i.e. the parameters are known). The Anderson-Darling test makes use of the specific distribution in calculating critical values. This has the advantage of allowing a more sensitive test and the disadvantage that critical values must be calculated for each distribution. Currently, tables of critical values are available for the normal, uniform, lognormal, exponential, Weibull, extreme value type I, generalized Pareto, and logistic distributions. We do not provide the tables of critical values in this Handbook (see Stephens 1974, 1976, 1977, and 1979) since this test is usually applied with a statistical software program that will print the relevant critical values.
The Anderson-Darling test is an alternative to the chi-square and Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit tests.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทดสอบลิ้งแอนเดอร์สัน (สตีเฟ่นส์ 1974) จะใช้ในการทดสอบตัวอย่างของข้อมูลมาจากประชากรที่มีการกระจายเฉพาะ มันเป็นการปรับเปลี่ยนการทดสอบน่าเป็น-Smirnov (K-S) และให้น้ำหนักมากขึ้นหางกว่าจะทดสอบ K-S การทดสอบ K-S มีแจกฟรีในแง่ที่ว่า ค่าวิกฤตขึ้นอยู่กับการกระจายเฉพาะกำลังทดสอบ (โปรดสังเกตว่า นี้เป็นจริงสำหรับการกระจายที่ระบุเต็ม เช่นทราบว่าพารามิเตอร์) การทดสอบลิ้งแอนเดอร์สันทำให้ใช้แจกจ่ายเฉพาะในการคำนวณค่าวิกฤต นี้มีข้อดีของการช่วยให้การทดสอบมีความไวมากและข้อเสียที่ต้องคำนวณค่าวิกฤตสำหรับการกระจายแต่ละ ปัจจุบัน ตารางของค่าวิกฤตมีเหมือนปกติ lognormal เนน ฟังก์ชัน Weibull ค่ามากพิมพ์ ตั้งค่าทั่วไปของ Pareto และโลจิสติกการกระจาย เรายังไม่มีตารางของค่าวิกฤตในคู่มือนี้ (ดูสตีเฟ่นส์ 1974, 1976, 1977 และ 1979) เนื่องจากการทดสอบนี้มักจะใช้กับซอฟต์แวร์สถิติโปรแกรมที่จะพิมพ์ค่าสำคัญที่เกี่ยวข้องการทดสอบแอนเดอร์สันดาร์ลิงเป็นทางเลือก chi-square และทดสอบ Smirnov น่าเป็นความดีของพอดี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การทดสอบแอนเดอ-ดาร์ลิ่ง (สตีเฟนส์, 1974) จะใช้ในการทดสอบว่าตัวอย่างของข้อมูลมาจากประชากรที่มีการกระจายที่เฉพาะเจาะจง มันคือการเปลี่ยนแปลงของ Kolmogorov-Smirnov (KS) การทดสอบและให้น้ำหนักมากขึ้นในหางกว่าการทดสอบ KS ทดสอบ KS คือการกระจายฟรีในแง่ที่ว่าค่าที่สำคัญไม่ขึ้นอยู่กับการจัดจำหน่ายเฉพาะการทดสอบ (โปรดทราบว่านี้เป็นจริงเฉพาะสำหรับการจัดจำหน่ายที่ระบุไว้อย่างเต็มที่เช่นพารามิเตอร์ที่เป็นที่รู้จักกัน) การทดสอบแอนเดอ-ดาร์ลิ่งทำให้การใช้งานที่เฉพาะเจาะจงของการกระจายในการคำนวณค่าที่สำคัญ นี้มีประโยชน์ในการช่วยให้การทดสอบที่มีความสำคัญมากขึ้นและข้อเสียที่ค่าที่สำคัญจะต้องมีการคำนวณสำหรับการจัดจำหน่ายในแต่ละ ปัจจุบันตารางของค่าที่สำคัญที่มีอยู่สำหรับปกติเครื่องแบบแบบ lognormal ชี้แจง Weibull, ประเภทค่ามากผมทั่วไป Pareto, โลจิสติกและการแจกแจง เราไม่ได้ให้ตารางของค่าที่สำคัญในคู่มือนี้ (ดูสตีเฟนส์ 1974, 1976, 1977 และ 1979) ตั้งแต่การทดสอบนี้มักจะถูกนำไปใช้กับโปรแกรมซอฟต์แวร์ทางสถิติที่จะพิมพ์ค่าที่สำคัญที่เกี่ยวข้อง.
แอนเดอ-การทดสอบเป็นที่รัก ทางเลือกที่จะไคสแควร์และ Kolmogorov-Smirnov ทดสอบความดีของพอดี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

งานที่รักทดสอบ ( 1974 สตีเฟนส์ ) ถูกใช้เพื่อทดสอบว่าตัวอย่างของข้อมูลมาจากประชากรที่มีการแจกแจงที่เฉพาะเจาะจง มันคือการเปลี่ยนแปลงของแอนเดอร์สัน ( k-s ) เพื่อทดสอบและช่วยให้น้ำหนักกับหางมากกว่าการทดสอบ k-s .การ k-s ทดสอบมีแจกจ่ายฟรีในความรู้สึกว่า ค่าวิกฤตไม่ขึ้นอยู่กับเฉพาะการกระจายถูกทดสอบ ( โปรดทราบว่านี้เป็นจริงเฉพาะพร้อมระบุการกระจาย เช่น พารามิเตอร์จะรู้จัก ) งานที่รักทดสอบให้ใช้เฉพาะในการคำนวณค่าวิกฤตินี้ มี ประโยชน์ ของการอนุญาตให้ทดสอบความอ่อนไหว และข้อเสีย ที่สำคัญจะต้องคำนวณค่าสำหรับแต่ละการแจกแจง ขณะนี้ตารางค่าวิกฤตที่ใช้ได้สำหรับปกติ , ชุด , แบบ , ชี้แจง , แบบ , มากคุณค่าชนิดตัวโต และการแจกแจงโลจิสติกเราไม่มีตารางค่าวิกฤตในเล่มนี้ ( เห็นสตีเฟ่น 1974 , 1976 , 1977 และ 1979 ) เนื่องจากการทดสอบนี้มักจะใช้กับข้อมูลโปรแกรมซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้องที่สำคัญจะพิมพ์ค่า
แอนเดอร์สันที่รักการทดสอบไคสแควร์เป็นทางเลือกที่จะเปลี่ยนแปลงเพื่อทดสอบ




ความดีของพอดี