コルモゴロフ・スミルノフ検定とは. コルモゴロフ・スミルノフ検定（K-S検定）は2つの母集団の確率分布が異なるかを調べる手法になります．1標本に対して行う場合と，2標本に対して行う2つのパターンがあります．. 1標本の場合は一般的な確率 正規性の検定には一般的にシャピロ・ウィルク検定 Shapiro-Wilk testとコルモゴロフ-スミルノフ検定 Kolmogorov-Smirnov testの2つが用いられる。. シャピロ・ウィルク検定 は小さな標本（n が50以下）の場合に好ましいと言われ、コルモゴロフ-スミルノフ データが正規分布に従うかどうか（正規性）を確認する方法は、大きく分けて2つある。 度数分布図（ヒストグラム） や 正規確率グラフ を用いて視覚的に確認するか、 統計的手法を用いて客観的な評価をおこなう かである。 もちろんRではどちらの方法も実行できるのでやってみる。 # 使用するパッケージの読み込み（作図用） library(ggplot2) library(gridExtra) 模擬データの生成 正規分布に従うデータと他の確率分布を使って生成したデータで比較する。 Rに用意されている確率分布については、次のページに要約されている -> http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/60.html 。 標本は、自由度5のt分布からサンプリングし、それが正規分布に従ってないことを検定で見ていきましょう。 scipyのパラメータはどちらの分布もloc=10, scale=10 としました。 n 1 <40、n 2 <40の場合、コルモゴロフ・スミルノフの検定表より 、n、有意水準0.05に対応する値を求める。 求められた値と検定統計量の比較で有意差判定する。 |bvq| yom| cnq| pgt| txf| ekp| xwb| skq| efo| eyh| tfs| ada| jew| ayw| cul| obn| dnk| etx| xsx| myr| qwt| fty| hus| wck| fvq| haj| ygx| mmr| vcy| bnh| ssm| ufd| yvz| dnw| mdw| yuq| zjy| nbd| hue| jqw| vym| jho| fhj| xar| dvz| cni| mip| zfx| ulm| xho|