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- Ein Anpassungstest oder auch Goodness-of-fit-Test ist in der schließenden Statistik ein Hypothesentest, der die unbekannte Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Zufallsvariablen auf (annäherndes) Folgen eines bestimmten Verteilungsmodells (z. B. häufig der Normalverteilung) prüfen soll. Es geht um die Hypothese, dass eine vorliegende Stichprobe aus einer Verteilung mit einer bestimmten Verteilungsfunktion stammt. Häufig wird dies durch asymptotische Betrachtungen der empirischen Verteilungsfunktion realisiert (siehe auch Satz von Glivenko-Cantelli). Bekannte Anpassungstests sind zum Beispiel:
* der Chi-Quadrat-Anpassungstest
* der Kolmogorow-Smirnow-Anpassungstest
* der Anderson-Darling-Anpassungstest
* der Jarque-Bera-TestSiehe auch: Anpassungsgüte (de)
- Ein Anpassungstest oder auch Goodness-of-fit-Test ist in der schließenden Statistik ein Hypothesentest, der die unbekannte Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Zufallsvariablen auf (annäherndes) Folgen eines bestimmten Verteilungsmodells (z. B. häufig der Normalverteilung) prüfen soll. Es geht um die Hypothese, dass eine vorliegende Stichprobe aus einer Verteilung mit einer bestimmten Verteilungsfunktion stammt. Häufig wird dies durch asymptotische Betrachtungen der empirischen Verteilungsfunktion realisiert (siehe auch Satz von Glivenko-Cantelli). Bekannte Anpassungstests sind zum Beispiel:
* der Chi-Quadrat-Anpassungstest
* der Kolmogorow-Smirnow-Anpassungstest
* der Anderson-Darling-Anpassungstest
* der Jarque-Bera-TestSiehe auch: Anpassungsgüte (de)
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- Ein Anpassungstest oder auch Goodness-of-fit-Test ist in der schließenden Statistik ein Hypothesentest, der die unbekannte Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Zufallsvariablen auf (annäherndes) Folgen eines bestimmten Verteilungsmodells (z. B. häufig der Normalverteilung) prüfen soll. Es geht um die Hypothese, dass eine vorliegende Stichprobe aus einer Verteilung mit einer bestimmten Verteilungsfunktion stammt. Häufig wird dies durch asymptotische Betrachtungen der empirischen Verteilungsfunktion realisiert (siehe auch Satz von Glivenko-Cantelli). Bekannte Anpassungstests sind zum Beispiel: (de)
- Ein Anpassungstest oder auch Goodness-of-fit-Test ist in der schließenden Statistik ein Hypothesentest, der die unbekannte Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Zufallsvariablen auf (annäherndes) Folgen eines bestimmten Verteilungsmodells (z. B. häufig der Normalverteilung) prüfen soll. Es geht um die Hypothese, dass eine vorliegende Stichprobe aus einer Verteilung mit einer bestimmten Verteilungsfunktion stammt. Häufig wird dies durch asymptotische Betrachtungen der empirischen Verteilungsfunktion realisiert (siehe auch Satz von Glivenko-Cantelli). Bekannte Anpassungstests sind zum Beispiel: (de)
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