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Para realizar una prueba de Kolmogorov-Smirnov de una o dos muestras en R, podemos usar la función ks.test () . Este tutorial muestra un ejemplo de cómo utilizar esta función en la práctica. Ejemplo 1: Prueba de Kolmogorov-Smirnov de una muestra. Supongamos que tenemos los siguientes datos de muestra: #Haga que este ejemplo sea reproducible.
La prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra se puede utilizar para comprobar que una variable (por ejemplo ingresos) se distribuye normalmente. Estadísticas Media, desviación estándar, mínimo, máximo, número de casos no perdidos, cuartiles, prueba de Lilliefors y simulación de Monte Carlo.
Prueba de Bondad de Ajuste de Kolmogorov-Smirnov (KS) Hipótesis a contrastar: H0: Los datos analizados siguen una distribución M. H1: Los datos analizados no siguen una distribución M. Estadístico de contraste: 0 1 sup ( ) ( )ˆ ni i in DFxFx ≤≤ =− donde: • xi es el i-ésimo valor observado en la muestra (cuyos
La prueba de Kolmogórov-Smirnov nos ayuda a determinar si una variable sigue una distribución normal y es útil en diversas aplicaciones estadísticas. Contenido del artículo. Preguntas frecuentes. 1. ¿Qué son las pruebas no paramétricas? 2. ¿Cuál es el objetivo de la prueba de Kolmogórov-Smirnov?
Por ejemplo, se sabe que la prueba de Shapiro-Wilk no funciona bien en muestras con muchos valores idénticos. Estadística de Kolmogorov-Smirnov de una muestra. La función de distribución empírica Fn para n observaciones ordenadas independientes e idénticamente distribuidas (i.i.d.) X se define como. Donde. es la función indicadora, igual a 1 si.
Versión PDF: Github. Introducción. El objetivo de este documento es mostrar varias estrategias que se pueden emplear para comparar distribuciones y detectar si existen diferencias entre ellas. En la práctica, este tipo de comparación puede ser de utilidad en casos como:
Apariencia. ocultar. La flecha negra es el estadístico de Kolmogórov-Smirnov entre dos muestras, K-S. En estadística, la prueba de Kolmogórov-Smirnov (también prueba K-S) es una prueba no paramétrica que determina la bondad de ajuste de dos distribuciones de probabilidad entre sí.
