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正态检验图上AD和P值都分别代表什么含义?如何利用这二个值判断正态检验图上的数据好坏?

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多多猪 二阶会员 用户来自于: 广东省深圳市
2022-07-19 10:46

如果 Anderson-Darling 值较小,则表明分布与数据拟合得更好。P值取决于你的风险承受能力,一般认为置信度是0.95,即P值>0.05时,我们认为符合正态分布。

Anderson-Darling拟合优度检验是一种检验所收集的数据是否服从某个分布(如正态分布、指数分布、韦伯分布等等)的一种方法,是一种非参数检验方法。


注意:

类似的方法还有Shapiro-Wilk检验、Kolmogolov-Smirnov检验等。其原理是将所收集的数据从小到大排列,得出经验累积分布(ECDF),并与目标分布的理论累积分布(CDF)进行比较,得出所谓的AD*统计量,这个统计量越小,数据的分布就越接近目标分布,越大则数据服从目标分布的可能性就越小。

具体的判断就是根据AD*统计量的分布计算出p值,如果p值大于0.05,则数据服从目标分布,如果p值小于0.05,则数据不服从目标分布。

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发布时间
2022-07-19 10:44
更新时间
2022-07-19 10:46
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