Kolmogorovův–Smirnovův test

Z testwiki
Skočit na navigaci Skočit na vyhledávání
Příklad použití Kolmogorova–Smirnova testu

Kolmogorovův-Smirnovův test je metoda matematické statistiky, která umožňuje testovat, zda dvě jednorozměrné náhodné proměnné pocházejí ze stejného rozdělení pravděpodobnosti, případně zda jedna jednorozměrná náhodná proměnná má předpokládané (teoretické) rozdělení. Autory metody jsou Andrej Nikolajevič Kolmogorov a Vladimir Ivanovič Smirnov. Existují dvě verze tohoto testu: jednovýběrový a dvouvýběrový.

Test pro jeden výběr

Jednovýběrový test ověřuje, zda se rozdělení náhodné veličiny v populaci liší od určitého teoretického rozdělení. Využívá se například pro ověření, zda má proměnná normální rozdělení.

Nulová hypotéza předpokládá, že testovaný výběr odpovídá vybranému teoretickému rozložení. Vstupem této varianty testu je k tříd testovaného výběru a předpokládané teoretické rozdělení, které se rozdělí do stejného počtu tříd. Nad každou třídou testovaného výběru se spočítají četnosti n1i a nad každou třídou teoretického rozdělení se spočítají četnosti n2i. Dále se hodnotí rozdíl kumulativních četností pro výběr N1i=j=1in1j a pro testované rozdělení N2i=j=1in2j. Hodnoceným kritériem je pak

D1=1nmaxi|N1iN2i|, kde n je celkový počet prvků výběru.

Hodnota kritéria D1 se porovná s kritickou hodnotou D1max pro danou hladinu významnosti α. Tato kritická hodnota bývá pro n40 tabelována (např. zde), pro n>40 se spočítá podle následující tabulky.

Hladina významnosti α D1max
20 % 1.07n
10 % 1.22n
5 % 1.36n
2 % 1.52n
1 % 1.63n

Jestliže je hodnota kritéria D1 větší než kritická, nulová hypotéza se zamítá.

Test pro dva výběry

Dvouvýběrový test srovnává rozdělení dvou náhodných veličin. Je to jedna z nejpoužívanějších a nejvšeobecnějších neparametrických metod porovnávání dvou výběrů.

Nulová hypotéza říká, že dva výběry odpovídají stejnému rozdělení. V této variantě testu se srovnává rozdíl kumulativních četností (n40) nebo relativních kumulativních četností (n>40) dvou výběrů (kde n1,n2 jsou celkové počty prvků výběru). Relativní kumulativní četnosti se spočítají jako F1i=1nN1i resp. F2i=1nN2i. Hodnoceným kritériem je

D2=maxi|N1iN2i| resp. D2=maxi|F1iF2i|.

Kritické hodnoty se pro danou hladinu významnosti α určí z následující tabulky.

Hladina významnosti α D2max
20 % 1.07n1+n2n1n2
10 % 1.22n1+n2n1n2
5 % 1.36n1+n2n1n2
2 % 1.52n1+n2n1n2
1 % 1.63n1+n2n1n2

Jako v předchozí variantě platí, že nulová hypotéza se zamítá, jestliže je hodnota kritéria D2 větší než kritická D2max. V opačném případě se nezamítá.

Literatura

  • Jaromír Baštinec: Statistika, operační výzkum, stochastické procesy. Skripta FEKT VUT v Brně, Brno 2009.

Šablona:Pahýl Šablona:Autoritní data

Šablona:Portály