« Test d'Anderson-Darling » : différence entre les versions
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La procédure Anderson-Darling (NIST, 2005 ; Press, et al, 1992) est un test général permettant de comparer l'ajustement d'une fonction de répartition observée cumulée à une fonction de répartition théorique cumulée. Ce test est applicable à un ensemble de données complet (sans observations censurées) et constitue une alternative au test de Kolmogorov-Smirnov pour deux échantillons. Si le test de Kolmogorov-Smirnov est assez sensible à la médiane (et donc bien adapté pour détecter des écarts entre les distributions cumulées), le test d'Anderson-Darling est plus sensible sur toute l'étendue de la distribution et a donc plus de chances de détecter des différences dans la répartition des distributions cumulées. Ainsi, le test d'Anderson-Darling est préférable pour savoir si les données simulées modélisent bien les données observées sur toute leur étendue. | |||
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Version du 5 avril 2021 à 17:10
Définition
La procédure Anderson-Darling (NIST, 2005 ; Press, et al, 1992) est un test général permettant de comparer l'ajustement d'une fonction de répartition observée cumulée à une fonction de répartition théorique cumulée. Ce test est applicable à un ensemble de données complet (sans observations censurées) et constitue une alternative au test de Kolmogorov-Smirnov pour deux échantillons. Si le test de Kolmogorov-Smirnov est assez sensible à la médiane (et donc bien adapté pour détecter des écarts entre les distributions cumulées), le test d'Anderson-Darling est plus sensible sur toute l'étendue de la distribution et a donc plus de chances de détecter des différences dans la répartition des distributions cumulées. Ainsi, le test d'Anderson-Darling est préférable pour savoir si les données simulées modélisent bien les données observées sur toute leur étendue.
Français
Test d'Anderson-Darling
Anglais
Anderson-Darling test
Contributeurs: Claire Gorjux, wiki
