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AndersonDarlingTest

AndersonDarlingTest[data]
利用 Anderson-Darling检验检测data 是否服从正态分布.

AndersonDarlingTest[data, dist]
利用 Anderson-Darling 检验检测data 是否服从分布 dist.

AndersonDarlingTest[data, dist, "property"]
返回的值.

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AndersonDarlingTest 执行 Anderson-Darling 拟合优度检验，其中零假设为 data 从服从分布 dist 的群体中抽取，而备择假设认为不是.
缺省时返回一个概率值，即值.
如果值较小，则 data 服从 dist 分布的可能性较小.
dist 可以是一个数据集，也可以是参数为数值型或符号型的任意符号式分布.
data 可以为单变量或多变量 .
Anderson-Darling 检验假设数据来自一个连续分布.
Anderson-Darling检验实际使用的是基于的检验统计量，其中为 data 的经验 CDF，为 dist 的 CDF.
对于单变量数据，检验统计量为，其中是按顺序排列的数据.
多变量检验使用的是单变量边缘检验统计量的均值. 值由蒙特卡洛模拟得到.
对于多变量检验，使用的是单变量边缘值的和，并且假定在下服从 UniformSumDistribution.
AndersonDarlingTest[data, dist, "HypothesisTestData"] 返回一个 HypothesisTestData 对象 htd，该对象可利用形式 htd["property"] 提取额外的检验结果与性质.
AndersonDarlingTest[data, dist, "property"] 可以直接给出的值.
与检验结果报告相关的性质包括：

下列属性与所执行的检验类型无关.
与数据分布相关的性质包括：
"FittedDistribution" 数据的拟合分布

"FittedDistributionParameters" 数据的分布参数
可以给出以下选项：
Method Automatic 计算值所用的方法

SignificanceLevel 0.05 诊断和报告的分界点
对于一个拟合优度检验，选择一个临界值，以使得只有当时，否定 . 用于和属性的值由 SignificanceLevel 选项控制. 默认情况下，设为 .
在设置 Method->"MonteCarlo" 下，在下使用拟合分布，生成个与输入具有相同长度的数据集. 来自 AndersonDarlingTest[s_i, dist, "TestStatistic"] 的 EmpiricalDistribution 用于估计值.