解释安德森亲爱的测试技巧

Question

对知道如何解释python中的Anderson亲爱的测试结果感兴趣。

尽管我不确定如何根据函数的返回值正确确定此值，但似乎AD stat必须低于其关联的显着性级别的临界值。

这是函数的结果

AndersonResult（statistic = 1.383562257554786，critical_values = array（[0.574，0.654，0.785，0.916，1.089]），意义水平= array（[15。，10.，5.，2.5，1.]））

Answer 1

安德森·达令（Anderson Darling）测试了总体样本是否遵循特定分布。如果检验统计量高于临界值，则原假设在相应的显着性水平处被拒绝（即，有证据表明总体不遵循该特定分布）。

查看您的输出，此处零假设在所有显着性水平都被拒绝，因为检验统计量高于所有关键值。

您可以在https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.anderson.html上查看有关AD测试的文档。

Answer 2

如果您想加深对测试细节的了解，可以将其范围从SciPy文档扩展到NIST reference或深入了解Computation of Probability Associated with Anderson–Darling Statistic。 >

如果您对测试的有效性或公式有数学上的疑问，请搜索（或发布）Cross Validated论坛。