be a random sample from a populatio

be a random sample from a population with unknown
continuous CDF F(x) and assume an interest in testing the hypothesis that F(x)
corresponds to a known and completely specified distribution F0(x) against the
alternative that this is not true. The testing procedure proposed by Kolmogorov
(1933) is based on the supremum of the vertical distance between F0(x) and the
EDF based on the observed sample X. Smirnov (1939) proposed an extension of
the Kolmogorov test for comparing the distributions of two independent populations.
Statistics based on the vertical distance between F0(x) and the EDF are
called Kolmogorov-type statistics, while similar statistics based on the vertical distance
between two EDFs are called Smirnov-type statistics (Conover, 1999). The
Kolmogorov goodness-of-fit test presented in this paragraph is also called the onesample
Kolmogorov–Smirnov test. Formally the problem consists of testing the null
hypothesis

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีตัวอย่างสุ่มจากประชากรที่มีไม่รู้จักF(x) CDF อย่างต่อเนื่อง และถือว่าความสนใจในการทดสอบสมมติฐานว่า F(x)สอดคล้องกับการรู้จัก และระบุสมบูรณ์กระจาย F0(x) กับการทางเลือกที่ว่า นี้ไม่เป็นความจริง ขั้นตอนการทดสอบที่เสนอ โดยน่าเป็น(1933) ขึ้นอยู่กับ supremum ของระยะห่างแนวตั้งระหว่าง F0(x) และEDF ตามตัวอย่างสังเกต x. อัพ Smirnov (1939) เสนอการขยายการทดสอบน่าเป็นการเปรียบเทียบการกระจายของประชากรสองอิสระสถิติตามระยะห่างแนวตั้งระหว่าง F0(x) และ EDF มีสถิติน่าเป็นชนิดที่เรียกว่า ในขณะที่ระยะห่างแนวตั้งคล้ายสถิติระหว่างสอง EDFs จะเรียกสถิติชนิด Smirnov (โฮปมิลส์ 1999) ที่น่าเป็นความดีของพอดีทดสอบในย่อหน้านี้จะเรียกว่า onesampleการทดสอบน่าเป็น – Smirnov อย่างเป็นกิจจะลักษณะปัญหาประกอบด้วยการทดสอบค่า nullสมมติฐาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เป็นตัวอย่างที่สุ่มจากประชากรที่ไม่รู้จักที่มีอย่างต่อเนื่อง CDF F (x) และถือว่ามีความสนใจในการทดสอบสมมติฐานที่ว่า f (x) สอดคล้องกับการจัดจำหน่ายที่รู้จักและระบุสมบูรณ์ F0 (x) กับทางเลือกที่ว่านี้ไม่เป็นความจริง ขั้นตอนการทดสอบที่เสนอโดย Kolmogorov (1933) จะขึ้นอยู่กับ supremum ของระยะทางแนวตั้งระหว่าง F0 (x) และEDF ขึ้นอยู่กับตัวอย่างที่สังเกตเอ็กซ์นอฟ (1939) ได้เสนอการขยายของการทดสอบKolmogorov สำหรับการเปรียบเทียบการกระจายของทั้งสอง ประชากรที่เป็นอิสระ. สถิติขึ้นอยู่กับระยะทางแนวตั้งระหว่าง F0 (x) และ EDF จะเรียกว่าสถิติKolmogorov ชนิดในขณะที่สถิติที่คล้ายกันขึ้นอยู่กับระยะทางแนวตั้งระหว่างสองEDFs จะเรียกว่านอฟสถิติชนิด (คอนโอเวอร์, 1999) ทดสอบความดีของพอดี Kolmogorov นำเสนอในย่อหน้านี้จะเรียกว่า onesample ทดสอบ Kolmogorov-Smirnov ปัญหาอย่างเป็นทางการประกอบด้วยการทดสอบ null สมมติฐาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีตัวอย่างที่สุ่มจากประชากรที่ต่อเนื่องกับ CDF
f ( x ) และสันนิษฐานว่ามีความสนใจในการทดสอบสมมติฐานว่า f ( x )
สอดคล้องกับที่รู้จักและสนิท ระบุแจกละ ( X ) กับ
ทางเลือกที่ไม่เป็นความจริง การทดสอบขั้นตอนที่เสนอโดยแอนเดอร์สัน
( 1933 ) จะขึ้นอยู่กับซูพรีมัมระยะห่างแนวตั้งระหว่างละ
( X ) และEDF ตามสังเกตตัวอย่าง X ( 1939 ) เพื่อนำเสนอส่วนขยายของ
ทดสอบเพื่อเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงของสองประชากรที่เป็นอิสระ
สถิติตามระยะห่างแนวตั้งระหว่างละ ( X ) และ EDF เป็น
เรียกว่าสถิติประเภทเปลี่ยนแปลง ในขณะที่สถิติที่คล้ายกันขึ้นอยู่กับระยะห่างแนวตั้งระหว่างสอง edfs
เรียกว่า สถิติประเภทดาร์ลิง ( Conover , 1999 )
สหสัมพันธ์ความสอดคล้องทดสอบนำเสนอในย่อหน้านี้ เรียกว่า onesample
แอนเดอร์สัน - ดาร์ลิง ทดสอบ เป็นปัญหาที่ประกอบด้วยการทดสอบสมมติฐานโมฆะ