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Anderson-Darling(AD) 검정 관련된 내용 Q-Q plot shapiro-Wilk test Kolmogorov-Smirnov Test Anderson-Darling 검정 Jarque-Bera test KS 검정은 표본의 분포와 특정분포를 비교하여 표본의 분포를 결정하기 위해 실시합니다. Anderson-Darling(AD) 검정은 KS 검정을 수정한 것으로 꼬리 부분에 더 많은 가중치를 부여합니다. 또한 KS 검정의 검정량 D는 비교하는 두 분포의 거리차로 특정한 분포를 가정하지 않습니다. 반면이 AD 검정은 임계값을 계산할 떄 정규, 균일, 지수등의 특정분포를 사용합니다. 그러므로 민감한 검정이 가능합니다. 각 분포에 대한 임계값 D를 계산하는 것이 가능하지만 일반적으로 다양한 통계 프로그램에서 제공됩니다.이 검정은 scipy.stats.ansderson(x, dist="norm") 함수에 의한 결과로 판단할 수 있습니다. Anderson-Daring(AD) 검정의 귀무가설과 통계량을 식 1과 같습니다. H0: 데이터는 특정 분포를 따릅니다. (식 1) 검정 통계량 A 2 = -N − S $$S=\sum^N_{i=1}\frac{2i-1}{N}\left[\ln F(y_i) + \ln(1-F(y_{N+1-i})\right]$$ 식 1에서 F(y)는 특정분포의 누적분포 함수이고 y i 는 정렬된 데이터(ordered data)입니다. 예 1) 다음은 일정한 기간의 kospi 지수와 kosdaq 지수의 일일 종가 자료입니다. kospi kosdaq 0 2669.8 878.9 1 2607.3 871.6 2 2587.0 866.2 ...