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Prueba de Kolmogórov-Smirnov. 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.
21 de dic. de 2021 · Aprende qué es la prueba de Kolmogórov-Smirnov, una prueba no paramétrica de bondad de ajuste que compara distribuciones de probabilidad. Descubre para qué sirve, cómo se calcula y qué hipótesis se hacen sobre rangos, mediana o frecuencias.
28 de may. de 2019 · La prueba de Kolmogórov-Smirnov es una prueba no paramétrica que verifica si las puntuaciones de una muestra siguen o no una distribución normal. Se usa en estadística inferencial para medir el grado de concordancia entre la distribución empírica y la hipotética. Se calcula la Z, que indica si la muestra se ajusta a la población teórica.
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.
La prueba K-S es un test que compara la frecuencia de dos muestras distintas para ver si siguen la misma distribución. Se explica el procedimiento, la importancia, el estadístico, el valor crítico y la regla de rechazo de este contraste no paramétrico.
La prueba de Kolmogórov-Smirnov es una herramienta útil ya que nos permite medir la concordancia entre la distribución de los datos observados y una distribución teórica específica. Al utilizar esta prueba, podemos responder preguntas como: ¿las observaciones provienen de una distribución hipotética?
La prueba de Kolmogorov-Smirnov es una prueba no paramétrica para comparar distribuciones de probabilidad o muestras. Se basa en la estadística Dn que mide la distancia entre la función de distribución empírica y la acumulativa de referencia.
