简介

K-S检验是以两位苏联数学家Kolmogorov和Smirnov的名字命名的,它是一个拟合优度检验,研究样本观察值的分布和设定的理论分布是否吻合,通过对两个分布差异的分析确定是否有理由认为样本的观察结果来自所假定的理论分布总体

原理与方法

K-S检验的基本思路是:先将顺序分类资料数据的理论累积频率分布与观测的经验累积频率分布加以比较,求出它们最大的偏离值,然后在给定的显著性水平上检验这种偏离值是否是偶然出现的。

统计量

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步骤

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卡方检验与K-S检验的比较

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菜单

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数据源:brakes.sav

预处理:将数据按机器号分组

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参数设置

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结果分析——机器号=1

描述性统计量

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单样本Kolmogorov-Smirnov检验

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渐进显著性水平为0.905,远大于0.05,所以我们认为机器号=1符合正态分布

直方图

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