주어진 분포에 대한 콜모고로프-스미르노프 테스트안녕하세요,
콜모고로프-스미르노프 검정을 사용하여 데이터 그룹의 분포 유형을 검정하고 싶습니다. 데이터 가 와이블 분포인지, 가우시안 분포인지, 레일리 분포인지 확인하는 것이 목표입니다.
테스트된 데이터와 주어진 분포의 데이터 사이에 수준을 생성하는 열을 만드는 것을 생각했지만, 그렇게 하려면 열을 직접 채워야 합니다.
구현된 콜모고로프-스미르노프 함수를 사용하여 주어진 분포의 데이터를 비교하는 방법에 대한 아이디어가 있나요?
미리 감사드립니다
고급 통계 모델링기본 데이터 분석 및 모델링Re: 주어진 분포에 대한 콜모고로프-스미르노프 테스트안녕하세요 @에스텔-이폰 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
데이터의 분포 유형을 테스트하려면 간단히 분포 플랫폼을 사용하고 데이터의 빨간색 삼각형 옵션에서 "연속형 적합"을 선택하고 모든 분포 유형 또는 특정 분포 유형만 선택하면 됩니다.
여러 분포를 선택했거나 모두 선택한 경우 AICc 기준에 따라 분포를 처음 비교한 보기가 표시됩니다.
통계적 검정을 원하시면 검정하려는 분포를 선택하고, 이 분포의 빨간색 삼각형에서 "적합도"를 선택하세요.
연속적 적합의 경우 적합도 테스트는 다음과 같습니다.앤더슨-달링시험 :적합 분포
Kolmogorov-Smirnov 테스트를 사용하여 두 분포를 비교하려는 경우 Fit Y by X 메뉴에서 일방향 분석 플랫폼이 도움이 될 수 있습니다. Oneway 플랫폼 옵션
이 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 주어진 분포에 대한 콜모고로프-스미르노프 테스트안녕하세요, 빅터님.
답변해 주셔서 감사합니다.
문제는 제 데이터가 가우스, 와이블, 레일리 분포 중 어디에 속하는지 확인하기 위해 KS 검정을 사용하고 싶다는 것입니다. 일원배치 분석에 대해 좀 더 자세히 설명해 주시겠습니까?
이런 테스트를 구현하는 방법에 대한 아이디어가 있나요?
Re: 주어진 분포에 대한 콜모고로프-스미르노프 테스트안녕하세요 @에스텔-이폰 ,
기술적으로는 원하는 대로 할 수 있지만, 이를 완료하려면 약간의 사전 작업이 필요하며, 분포를 매우 정확하게 정의해야 합니다.
먼저 데이터 테이블을 준비해야 합니다.
- 데이터 테이블에 올바른 분포를 갖는 무작위 수식 열을 생성합니다(제 경우에는 Big Class Families 데이터 세트를 사용하고 Weibull 수식 분포를 갖는 새 열을 만들어 "Height" 열과 비교합니다).
- 테스트하려는 열에 생성된 데이터를 쌓고, "실제 데이터"와 "시뮬레이션 데이터"를 구분하기 위해 레이블과 값을 추가합니다.
- 데이터를 Y로, 레이블/분포 유형(실제/시뮬레이션)을 X로 하여 Fit Y by X 플랫폼을 사용합니다.
- 빨간색 삼각형의 "비모수적"에서 "콜모고로프-스미르노프 검정"을 선택하여 시뮬레이션 데이터와 실제 데이터를 비교합니다.
그러면 이 테스트에 대한 통계가 표시됩니다: 비모수 테스트 보고서
이 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 주어진 분포에 대한 콜모고로프-스미르노프 테스트귀하의 답변에 감사드립니다. 저도 그것이 좋은 생각이라고 생각합니다.
그런데 분포의 매개변수를 모르는 경우 해당 테스트를 어떻게 구현해야 할지 아시는 분 계신가요? 매개변수가 없으면 수동으로 열을 생성할 수 없을 것 같습니다.
가능하다고 생각하세요? 만약 불가능하다면 제가 직접 테스트를 만들어야 할 것 같네요...
Re: 주어진 분포에 대한 콜모고로프-스미르노프 테스트그런 다음 제가 설명한 첫 번째 옵션인 Distribution Platform을 사용하여 검정하려는 분포의 매개변수를 추정할 수 있습니다. 그런 다음 앞서 찾은 분포와 추정값을 사용하여 무작위 수식 열을 만든 후, 두 번째 답변의 절차에 따라 KS 검정을 수행하여 시뮬레이션 데이터와 측정 데이터를 비교하는 것이 어떨까요?
하지만 저는 Distribution 플랫폼에서 제공하는 Anderson-Darling 테스트가 가장 직접적인 옵션이며, 귀하가 하려는 것과 매우 가깝다고 생각합니다.
