【问题标题】:interpreting the Anderson darling test scipy解释安德森亲爱的测试 scipy
【发布时间】:2019-05-23 09:16:30
【问题描述】:

有兴趣了解如何在 python 中解释 Anderson darling 测试的结果。

似乎 AD stat 必须低于其相关显着性水平的临界值,尽管我不确定如何从函数的返回中正确确定这一点。

这是函数的结果

AndersonResult(statistic=1.383562257554786,
               critical_values=array([0.574, 0.654, 0.785, 0.916, 1.089]), 
               significance_level=array([15. , 10. ,  5. ,  2.5,  1. ]))

【问题讨论】:

    标签: python scipy statistics statistical-test scipy.stats


    【解决方案1】:

    Anderson Darling 检验来自总体的样本是否遵循特定分布。如果检验统计量高于临界值,则在相应的显着性水平上拒绝原假设(即有证据表明总体不遵循该特定分布)。

    查看您的输出,此处的所有显着性水平均拒绝原假设,因为检验统计量高于所有临界值。

    您可以在此处https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.anderson.html 查看有关 AD 测试的文档。

    【讨论】:

      【解决方案2】:

      如果您想加深对测试细节的理解,您可以在SciPy 文档之外联系NIST referenceComputation of Probability Associated with Anderson–Darling Statistic 上的深入文章。

      如果您有关于测试有效性或公式的数学问题,请搜索(或发布)Cross Validated 论坛。

      【讨论】:

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