Kolmogorov-Smirnov Test(KS 검정)는 데이터를 비교하여 두 데이터 세트가 동일한 분포를 따르는지 또는 한 데이터 세트가 특정 분포를 따르는지를 확인하는 비모수적 통계 검정입니다. 이 검정은 데이터가 정규 분포를 따르는지 확인하는 데 유용합니다. Kolmogorov-Smirnov 검정(KS 검정)은 두 개의 누적 분포 함수(CDF)를 비교하여 두 데이터 세트가 동일한 분포를 따르는지 또는 주어진 데이터가 특정 분포(예: 정규 분포)를 따르는지를 평가하는 비모수적 통계 검정입니다. 이 검정은 연속형 변수에 사용되며, 특히데이터의 분포에 대해 가정하지 않는 비모수 검정입니다.1-표본 KS 검정 (One-sample KS test)- 주어진 데이터가 특정 누적 분포 함수(CDF)를 따르는지 ..
Shapiro-Wilk Test(샤피로-윌크 검정)는 주어진 데이터가 정규 분포를 따르는지를 검정하는 통계적 방법 중 하나입니다. 이 검정은 특히 소규모 표본에 대해 강력한 성능을 보여줍니다. p-value > 0.05이면 귀무가설(데이터가 정규 분포를 따른다)을 기각하지 않고, p-value ≤ 0.05(데이터가 정규 분포를 따른다)이면 귀무가설을 기각합니다.Shapiro-Wilk 검정은 1965년에 Shapiro와 Wilk에 의해 제안된 방법으로, 데이터의 정규성을 검정하기 위해 사용됩니다가설은 다음과 같습니다.- 귀무가설(H0): 데이터가 정규 분포를 따른다.- 대립가설(H1): 데이터가 정규 분포를 따르지 않는다. 검정 절차1. 데이터 정렬데이터 X1,X2,...,Xn을 오름차순으로 정렬합니다.2..
