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KuiperTest
KuiperTest[data]
使用 Kuiper 检验对 data 是否服从正态分布进行校验.
KuiperTest[data, dist]
使用 Kuiper 检验对 data 是否服从 dist 进行校验.
KuiperTest[data, dist, "property"]
返回 
的值.
更多信息
- KuiperTest 执行 Kuiper 拟合优度检验，其中零假设
为 data 从服从 dist 分布的总体中抽取，而备择假设 
认为并不服从. - 默认情况下，返回一个概率值或者
值. - 一个较小的
值表明 data 不可能服从 dist. - dist 可以是任意具有数值和符号参数或者数据集的符号分布.
- data 可以是单变量
或者多变量 
. - Kuiper 检验假设数据来自一个连续分布.
- Kuiper 检验实际上使用基于
的检验统计量，其中 
是 data 的经验 CDF，而 
是 dist 的 CDF. - 对于多变量检验，使用单变量边缘检验的
的和，并且在 
下假定服从 UniformSumDistribution. - KuiperTest[data, dist, "HypothesisTestData"] 返回一个 HypothesisTestData 对象 htd，通过使用htd["property"] 的形式，它可以用来提取额外的检验结果和属性.
- KuiperTest[data, dist, "property"] 可以用来直接给出
的值. - 与检验结果的报告相关的属性包括：
-
"PValue" 
值"PValueTable" 
的格式化版本"ShortTestConclusion" 一个检验结论的简短描述 "TestConclusion" 一个检验结论的描述 "TestData" 检验统计量和 
值"TestDataTable" 
的格式化版本"TestStatistic" 检验统计量 "TestStatisticTable" 格式化的 
- 下列属性与所执行的检验类型无关.
- 与数据分布相关的属性包括：
-
"FittedDistribution" 数据的拟合分布 "FittedDistributionParameters" 数据的分布参数 - 可以给出下列选项：
-
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，
设置为 
. - 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KuiperTest[si, dist, "TestStatistic"] 的 EmpiricalDistribution 用于估计 
值.
版本 8 的新功能
