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Kolmogorov-Smirnov Test 관련된 내용 Q-Q plot shapiro-Wilk test Kolmogorov-Smirnov Test Anderson-Darling 검정 Jarque-Bera test Kolmogorov-Smirnov 검정 (K-S test)은 표본이 특정 분포를 가진 모집단에서 추출되었는지 결정하는 데 사용됩니다. 즉, 자료의 분포가 특정한 분포와의 일치정도를 정량화하여 검정하는 방법입니다. 분석대상 자료의 분포를 알 수 없으므로 식 1에 의해 생성된 경험적 분포 함수 (Emperical distribution fucntion, ECDF) 와 특정분포를 비교합니다. $$ECDF =\frac{n(i)}{N}$$ (식 1) 식 1의 n(i)는 데이터를 오름차순으로 정렬한 경우의 각 요소의 위치이며 분모인 N은 전체 자료수입니다. 자료가 오름차순으로 정렬되면 각 값까지의 누적확률은 그것이 위치하는 순서에 의존됩니다. 예를 들어 총 20개의 데이터 중의 2번째의 값의 누적확률은 0.1(2/20)이 됩니다. 전체적으로 각 데이터마다 1/20씩 증가하는계단함수가 됩니다. 이것을 경험적 누적분포함수라고 하며 이 함수가 정규분포의 누적함수와의 일치 정도로 자료의 정규성을 검정합니다. 그림 1은 100개의 랜덤 샘플에 대한 경험적 누적분포함수와 정규누적분포함수를 작성한 것입니다. np.random.seed(3) N=100 da=np.sort(np.random.randn(N)) ecdf=[i/N for i in range(1, N+1)] nCdf=stats.norm.cdf(da) plt.figure(figsize=(4,2)) plt.plot(da, ecdf, color="blue", label="ECDF") plt.plot(da, nCdf, color="red", label="normCDF") plt.legend(loc=...