ノンパラメトリック検定: 分散検定のためのコルモゴロフ スミルノフ検定こんにちは：
私はすでに平均をテストし、それらが同じでほぼゼロであると判断した複数の（大きなデータ）分布を持っています。 これは、主題の専門知識に基づいて私が期待したことです。 分布のうちの 2 つは、私の他の分布よりも変動が大きくなっています。 これは、要約統計に基づいてグラフィカルに表示されます。 より正式になり、分散の違いをテストしたいと思います。 コルモゴロフ スミモフ テストを行うことを考えていました。ただし、12 のディストリビューションで同時にこれを行う方法がわかりませんでした。 この目的で KS テストを使用する必要がありますか? 正規分布のテストに縛られたくありません。 提案を歓迎します。
ロブ
Re: ノンパラメトリック検定: 分散検定のための Kolmogorov Smirnov 検定ありがとう。
Re: ノンパラメトリック検定: 分散検定のための Kolmogorov Smirnov 検定一般的に言えば、ノンパラメトリック検定は、2 つ以上の母集団が以下に関して異なるかどうかを判断するのに役立ちます。どれかパラメータ。 それらは特定のものではありません特にパラメータ、パラメトリック テストでテストされるように。
Re: ノンパラメトリック検定: 分散検定のための Kolmogorov Smirnov 検定JMP には、複数のグループ間の分散を比較するための統計的検定がいくつか用意されています。Fit Y by X (oneway) の下で、赤い三角形から「不等分散」を選択できます。JMP は、分散をテストするための KS よりも優れたオプションを提供する統計のリストを提供します。
