In statistics, the Kolmogorov–Smirn

In statistics, the Kolmogorov–Smirnov test (K–S test or KS test) is a nonparametric test of the equality of continuous, one-dimensional probability distributions that can be used to compare a sample with a reference probability distribution (one-sample K–S test), or to compare two samples (two-sample K–S test). The Kolmogorov–Smirnov statistic quantifies a distance between the empirical distribution function of the sample and the cumulative distribution function of the reference distribution, or between the empirical distribution functions of two samples. The null distribution of this statistic is calculated under the null hypothesis that the sample is drawn from the reference distribution (in the one-sample case) or that the samples are drawn from the same distribution (in the two-sample case). In each case, the distributions considered under the null hypothesis are continuous distributions but are otherwise unrestricted.

Kết quả (Việt) 1:

Trong thống kê, kiểm tra Kolmogorov – Smirnov (K-S test hoặc KS test) là một thử nghiệm nonparametric bình đẳng liên tục, hết phân bố xác suất có thể được sử dụng để so sánh một mẫu với một phân bố xác suất tham chiếu (một mẫu thử nghiệm K-S), hoặc để so sánh hai mẫu (2-mẫu thử nghiệm K-S). Thống kê Kolmogorov – Smirnov lượng khoảng cách giữa các chức năng phân phối thực nghiệm của mẫu và hàm phân phối tích lũy phân phối tài liệu tham khảo, hoặc giữa các chức năng phân phối thực nghiệm của hai mẫu. Phân phối null của thống kê này tính toán theo các giả thuyết null mẫu được rút ra từ việc phân phối các tài liệu tham khảo (trong trường hợp một-mẫu) hoặc các mẫu được rút ra từ bản phân phối tương tự (trong trường hợp hai mẫu). Trong mỗi trường hợp, các bản phân phối được coi là dưới các giả thuyết null là phân phối liên tục nhưng nếu không không hạn chế.

Kết quả (Việt) 2:

Trong thống kê, các thử nghiệm Kolmogorov-Smirnov (K-S kiểm tra hoặc kiểm tra KS) là một thử nghiệm phi tham của sự bình đẳng của các phân bố xác suất liên tục, một chiều mà có thể được sử dụng để so sánh một mẫu với một phân bố xác suất tham chiếu (một mẫu K kiểm tra -S), hoặc để so sánh hai mẫu (hai mẫu K-S thử nghiệm). Các số liệu thống kê Kolmogorov-Smirnov định lượng một khoảng cách giữa các chức năng thực nghiệm phân phối của mẫu và hàm phân phối tích lũy của phân phối tài liệu tham khảo, hoặc giữa các chức năng phân phối thực nghiệm của hai mẫu. Sự phân bố null thống kê này được tính theo giả thuyết rằng mẫu được rút ra từ việc phân phối tài liệu tham khảo (trong trường hợp một mẫu) hoặc là các mẫu được rút ra từ cùng một phân phối (trong trường hợp hai mẫu). Trong mỗi trường hợp, sự phân bố xem xét theo giả thuyết là phân phối liên tục nhưng nếu không hạn chế.