給定分佈的 Kolmogorov-Smirnov 檢驗你好，
我想用柯爾莫哥洛夫-斯米爾諾夫檢定法來檢驗一組資料的分佈類型。目的是看看這些資料是服從威布爾分佈、高斯分佈還是瑞利分佈。
我考慮創建一個列，在測試資料和給定分佈的資料之間建立級別，但這意味著要手動填充該列。
您是否知道如何使用已實現的 Kolmogorov-Smirnov 函數將資料與給定分佈進行比較？
先致謝
進階統計建模基礎資料分析與建模回覆：針對給定分佈的 Kolmogorov-Smirnov 檢驗你好@estelle-ippon ，
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要測試資料的分佈類型，您可以簡單地使用平台分佈，在資料的紅色三角形選項中，您可以選擇「連續擬合」並選擇所有或僅特定類型的分佈：
如果您選擇了多個分佈或全部分佈，您將首先看到符合 AICc 標準的分佈比較視圖：
如果您想要進行統計檢驗，只需選擇要檢驗的分佈，然後在該分佈的紅色三角形中選擇「適合度」：
對於連續擬合，適合度檢定是安德森-達林測試 ：擬合分佈
如果您想使用Kolmogorov-Smirnov 檢定來比較兩個分佈，那麼平台「以 X 擬合 Y」選單中的「單向分析」可能會對您有所幫助： 單向平台選項
希望這個答案能對你有幫助，
回覆：針對給定分佈的 Kolmogorov-Smirnov 檢驗嗨，維克多，
謝謝你的回答。
問題是，我特別想用KS檢定來檢驗我的資料是否符合高斯分佈、威布爾分佈或瑞利分佈。能再講講單因子分析嗎？
您是否知道如何實施這樣的測試？
回覆：針對給定分佈的 Kolmogorov-Smirnov 檢驗你好@estelle-ippon ，
從技術上來說，你可以做你想做的事，但需要做一些前期工作才能完成，而且需要你非常精確地定義分佈。
您必須先準備好資料表：
- 在資料表中產生具有正確分佈的隨機公式列（在我的情況下，我使用資料集 Big Class Families，並建立具有威布爾公式分佈的新列以將其與「高度」列進行比較）：
- 將產生的資料與要測試的欄位堆疊在一起，並添加標籤和值以區分「真實資料」和「模擬資料」：
- 使用平台 Fit Y by X，其中資料為 Y，標籤/分佈類型（真實/模擬）為 X：
- 在紅色三角形中的「非參數」中，選擇「Kolmogorov-Smirnov 檢定」來比較模擬資料和真實資料：
然後，您將看到此測試的統計數據： 非參數測試報告
希望這個答案能對你有幫助，
回覆：針對給定分佈的 Kolmogorov-Smirnov 檢驗非常感謝您的回答，我也認為這是一個好主意。
但另一方面，如果我們不知道分佈的參數，你知道該如何進行檢驗嗎？如果沒有這些參數，我想我就無法手動建立列。
你覺得可行嗎？如果不行的話，我想我得手動建立測試了…
回覆：針對給定分佈的 Kolmogorov-Smirnov 檢驗然後，您可以使用我描述的第一個選項，使用「分佈」平台來估計要檢驗的分佈的參數。然後，建立一個包含先前找到的分佈和估計值的隨機公式列，然後按照我第二個回復中的步驟進行 KS 檢驗，比較模擬數據和測量數據。
但我認為分發平台中提供的 Anderson-Darling 測試是最直接的選擇，並且非常接近您想要執行的操作。
