与えられた分布に対するコルモゴロフ・スミルノフ検定こんにちは、
コルモゴロフ・スミルノフ検定を用いて、データ群の分布の種類を検定したいと考えています。その目的は、データがワイブル分布、ガウス分布、レイリー分布のいずれであるかを確認することです。
テストされたデータと特定の分布のデータの間にレベルを作成する列を作成することを考えましたが、そのためには手動で列を入力する必要があります。
実装された Kolmogorov-Smirnov 関数を使用して、データを特定の分布と比較する方法について何かアイデアはありますか?
前もって感謝します
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリングRe: 与えられた分布に対するコルモゴロフ・スミルノフ検定こんにちは@estelle-ipponさん、
コミュニティへようこそ！
データの分布の種類をテストするには、プラットフォームの分布を使用するだけで、データの赤い三角形のオプションで「連続フィット」を選択し、すべての分布または特定の種類の分布のみを選択できます。
複数の分布またはすべてを選択した場合は、AICc基準を使用した分布の最初の比較ビューが表示されます。
統計テストを実行する場合は、テストする分布を選択し、この分布の赤い三角形で「適合度」を選択します。
連続適合の場合、適合度検定はアンダーソン・ダーリングテスト ：適合分布
コルモゴロフ・スミルノフ検定を使用して2つの分布を比較したい場合は、Fit Y by Xメニューの一元配置分析プラットフォームが役立ちます。Oneway プラットフォームのオプション
この回答がお役に立てれば幸いです。
Re: 与えられた分布に対するコルモゴロフ・スミルノフ検定こんにちは、ビクターさん。
ご回答ありがとうございます。
KS検定を使って、データがガウス分布、ワイブル分布、レイリー分布のどれに当てはまるかを確認したいのですが、一元配置分析についてもう少し詳しく教えていただけますか？
このようなテストをどのように実装するかについてのアイデアはありますか?
Re: 与えられた分布に対するコルモゴロフ・スミルノフ検定こんにちは@estelle-ipponさん、
技術的には希望どおりに実行できますが、それを実行するにはいくつかの準備作業が必要であり、分布を非常に正確に定義する必要があります。
まずデータテーブルを準備する必要があります:
- データテーブルに正しい分布を持つランダムな数式列を生成します (私の場合は、データセット Big Class Families を使用して、Weibull 数式分布を持つ新しい列を作成し、「Height」列と比較しています)。
- 生成されたデータをテストする列と積み重ね、ラベルと値を追加して「実際のデータ」と「シミュレートされたデータ」を区別します。
- Fit Y by X プラットフォームを使用し、データを Y 、ラベル/分布タイプ (実際/シミュレート) を X として指定します。
- 赤い三角形の「ノンパラメトリック」で、「コルモゴロフ・スミルノフ検定」を選択して、シミュレーション データと実際のデータを比較します。
このテストの統計が表示されます: ノンパラメトリックテストレポート
この回答がお役に立てれば幸いです。
Re: 与えられた分布に対するコルモゴロフ・スミルノフ検定ご回答ありがとうございます。私もそれは良いアイデアだと思います。
しかし一方で、分布のパラメータがわからない場合、そのテストをどのように実装するかについて何かアイデアはありますか？パラメータがわからない場合、手動で列を作成することはできないと思います。
実現可能だと思いますか？もし無理なら、テストを手作業で作らないといけないでしょうね…
Re: 与えられた分布に対するコルモゴロフ・スミルノフ検定次に、私が説明した最初のオプション、つまり分布プラットフォームを使用して、検定対象の分布のパラメータを推定します。次に、先ほど求めた分布と推定値を使用してランダム数式列を作成し、2番目の返信の手順に従ってKS検定を実行し、シミュレーションデータと実測データを比較します。
しかし、Distribution プラットフォームで利用できる Anderson-Darling テストが最も直接的なオプションであり、目的に非常に近いものだと思います。
