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Test non parametrici: test di Kolmogorov Smirnov per il test della varianza

Ciao:

 

Ho una distribuzione multipla (dati di grandi dimensioni) che ho già testato i mezzi e determinato che sono gli stessi e approssimativamente pari a zero. Questo è quello che mi aspettavo in base alla competenza in materia. Due delle distribuzioni hanno variazioni maggiori rispetto all'altra mia distribuzione. Lo vedo graficamente e in base alle statistiche di riepilogo. Voglio essere più formale e testare le differenze nelle varianze. Stavo pensando di fare i test di Kolmogorov Smimov; tuttavia, non sono riuscito a capire come farlo contemporaneamente per le mie 12 distribuzioni. Dovrei anche usare il test KS per questo scopo? Non voglio essere legato ai normali test di distribuzione. I suggerimenti sono apprezzati.

 

rapinare

Re: Test non parametrici: test di Kolmogorov Smirnov per il test della varianzaGrazie.
Re: Test non parametrici: test di Kolmogorov Smirnov per il test della varianza

In generale, i test non parametrici aiutano a decidere se due o più popolazioni sono diverse rispetto a qualunque parametro. Non sono specifici per a particolare parametro, come vengono testati con i test parametrici.

Re: Test non parametrici: test di Kolmogorov Smirnov per il test della varianza

JMP fornisce diversi test statistici per il confronto degli scostamenti tra più gruppi.Sotto Fit Y by X (oneway), puoi selezionare "Unequal Variances" dal triangolo rosso e JMP fornirà un elenco di statistiche che ti offriranno un'opzione migliore rispetto a KS per testare le varianze.