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Kolmogorov (Test de)
Un des plus importants tests d' "adéquation", c'est à dire dont l'objectif est d'établir la plausibilité de l'hypothèse selon laquelle l'échantillon a été prélevé dans une population ayant une distribution donnée. Un autre test d'adéquation important est le "Test du Chi-deux d'adéquation".
Le test de Kolmogorov est "non-paramétrique" : il ne place aucune contrainte sur la distribution de référence, et ne demande pas qu'elle soit connue sous forme analytique (bien que ce soit pourtant le cas le plus courant).
Etant donnés :
1) Un échantillon sur une variable x,
2) Et une fonction de répartition de référence F(x),
le test de Kolmogorov teste l'hypothèse H0 selon laquelle l'échantillon a été prélevé dans une population de fonction de répartition F(x).
Pour cela, il calcule sur l'échantillon une quantité D, appelée "statistique de Kolmogorov", dont la distribution est connue lorsque H0 est vraie. Une valeur élevée de D est une indication que la distribution de l'échantillon s'éloigne sensiblement de la distribution de référence F(x), et qu'il est donc peu probable que H0 soit correcte.
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Tutorial |
Ci-dessous est la table des matières du Tutoriel sur le test de Kolmogorov.
THE KOLMOGOROV (-SMIRNOV) TEST
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What is the Kolmogorov test ? The distribution function The Kolmogorov statistic The Kolmogorov test Complements Kolmogorov or Chi-square ? Estimated parameters Normality test |
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TUTORIEL |
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Voir aussi:
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