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アンダーソン–ダーリング検定(アンダーソン–ダーリングけんてい、)は統計学における仮説検定の一種である 〔 〕。有限個の標本が帰無仮説で提示された分布と異なっているかどうかを調べるために用いられる。同様の検定としてコルモゴロフ–スミルノフ検定(KS検定)があるが、アンダーソン–ダーリング検定では、分布の裾での一致性(テール分布の一致性)がより強く反映されるため、金融分野などのテールリスクが重要なモデルの検定に使われる。他方、KS検定と異なり、帰無仮説の分布によって統計量の基準値が変わることに注意が必要。 == 検定統計量 == を標本データ(ただし昇順にソート済み)とし、帰無仮説の与える分布をとする。このとき検定統計量 は、 : ただし : で与えられる。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア(Wikipedia)』 ■ウィキペディアで「アンダーソン–ダーリング検定」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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