KolmogorovSmirnovTest (FPScript)
Effectue un test d'ajustement de Kolmogorov-Smirnov. Le test vérifie si l'échantillon accepté correspond à la distribution normale ou exponentielle spécifiée.
Syntaxe
KolmogorovSmirnovTest(Sample, ErrorProbability, Assessment, Mean, Variance)
ou
KolmogorovSmirnovTest(Sample, ErrorProbability, Assessment, Lambda)
La syntaxe de la fonction KolmogorovSmirnovTest se compose des éléments suivants :
Section |
Description |
|---|---|
Sample |
L'échantillon à tester. Les structures de données autorisées sont Séries de données et Signal. Tous les types de données numériques sont autorisés. Pour les types de données complexes, un nombre est formé. Si l'argument est une liste, alors la fonction est exécutée pour chaque élément de la liste et le résultat est également une liste. |
ErrorProbability |
Spécifie la probabilité d'erreur, sur laquelle le test doit être basé, en pourcentage. Ici, les valeurs 1, 5 et 10 % sont autorisées. Les structures de données autorisées sont Scalaire. Tous les types de données numériques sont autorisés. L'argument est transformé dans l'unité %. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. |
Assessment |
Une valeur booléenne qui spécifie si les éléments suivants ont été estimés à partir de l'échantillon ou non. Cela affecte les valeurs critiques sur lesquelles le test est basé. Les structures de données autorisées sont Scalaire. Les types de données pris en charge sont Valeur booléenne. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. |
Mean |
Spécifie la moyenne de la distribution normale à tester. Les structures de données autorisées sont Scalaire. Tous les types de données numériques sont autorisés. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. |
Variance |
Spécifie la variance de la distribution normale à tester. Les structures de données autorisées sont Scalaire. Tous les types de données numériques sont autorisés. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. |
Lambda |
Spécifie le paramètre lambda de la distribution exponentielle à tester. Les structures de données autorisées sont Scalaire. Tous les types de données numériques sont autorisés. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. |
Remarques
Par conséquent, la fonction renvoie un scalaire du type de données Entier de 32 bits.
L'échantillon doit avoir une taille d'au moins 5 valeurs.
Le test détermine d'abord la fonction de densité empirique de l'échantillon et forme ensuite la plus grande différence entre cette densité et la fonction de densité de distribution à tester. Cette différence est comparée à une valeur critique.
Les valeurs suivantes sont possibles comme résultat :
Valeur |
Interprétation |
|---|---|
0 |
L'hypothèse a été rejetée, c'est-à-dire que l'échantillon ne provient pas d'une population dont la distribution est spécifiée. |
1 |
L'hypothèse a été acceptée, c'est-à-dire que l'échantillon provient d'une population dont la distribution est spécifiée. |
2 |
Aucun résultat n'a pu être déterminé (voir ci-dessus). |
Disponible dans
Option Statistiques avancées
Exemples
Parmi une quantité de vis, seules 20 ont été choisies au hasard et leur diamètre a été mesuré (en mm). Le test d'ajustement de Kolmogorov-Smirnov est utilisé avec une probabilité d'erreur de 5 % pour déterminer si le diamètre des vis mesurées provient d'une distribution normale avec une moyenne de 0,75 et une variance de 0,001.
Dim data = {0.79 mm, 0.68, 0.75, 0.73, 0.69, 0.77, 0.76, 0.74, 0.73, 0.68, 0.72, 0.75, 0.71, 0.76, 0.69, 0.72, 0.70, 0.77, 0.71, 0.74}
KolmogorovSmirnovTest(s, 5 %, FALSE, 0.75 mm, 0.001 mm^2)
Renvoie 1s. L'hypothèse ne peut être rejetée, c'est-à-dire que l'échantillon provient d'une population dont la distribution normale est spécifiée.
Voir aussi
Objet d'analyse Test d'ajustement
Littérature
[1] "Hartung, Joachim": "Statistik (Statistics), 9th Edition", page 183 ff, 226 ff. "Oldenbourg Verlag GmbH, Munich",1993.ISBN 3-486-22055-1.