目录Python全系列 教程
3567个小节阅读：5931.4k
目录
鸿蒙应用开发
C语言快速入门
JAVA全系列 教程
面向对象的程序设计语言
Python全系列 教程
Python3.x版本，未来主流的版本
人工智能 教程
顺势而为，AI创新未来
大厂算法 教程
算法，程序员自我提升必经之路
C++ 教程
一门通用计算机编程语言
微服务 教程
目前业界流行的框架组合
web前端全系列 教程
通向WEB技术世界的钥匙
大数据全系列 教程
站在云端操控万千数据
AIGC全能工具班
A A
White Night
单样本K-S检验是以两位苏联数学家柯尔莫哥和斯米诺夫的名字命名的，是一种拟合优度检验，用于探索连续型随机变量的分布。
卡方检验和K-S检验都可以用于检验所在样本的总体分布和理论分布的拟合优度，二者的不同在于，卡方检验主要是用于分类数据的，K-S检验主要用于连续数据的。卡方检验有时候也可以用于连续数据，但要对连续数据进行分组，比如说我们可以将学习成绩分为及格不及格，或者分为优等、中等、差等等，而且卡方检验还要求变量之间彼此独立，相对而言K-S检验不需要对数据进行分组之间可以对数据进行检验。对数据的使用也更加完整，检验结果也更精确。
示例：在学生信息中的检验学生的体重是否符合正太分布。
导入数据
点击“确定”，查看输出结果
从描述统计中可以看到，总共个案数是25，平均值、标准偏差、最小值、最大值及四分位值。
从检验结果可以看到，个案数为25，渐近显著性0.185大于0.05，因此不拒绝原假设，可以认为学生表中体重数据分布服从正态分布。
