请问一下正态检验图上AD和P值都分别代表什么含义?如何利用这二个值判断正态检验图上的数据好坏？

发布网友发布时间：2022-05-04 22:10

共2个回答

热心网友时间：2023-10-08 21:36

如果 Anderson-Darling 值较小，则表明分布与数据拟合得更好。P值取决于你的风险承受能力，一般认为置信度是0.95，即P值>0.05时，我们认为符合正态分布。

Anderson-Darling拟合优度检验是一种检验所收集的数据是否服从某个分布(如正态分布、指数分布、韦伯分布等等)的一种方法，是一种非参数检验方法。

注意：

类似的方法还有Shapiro-Wilk检验、Kolmogolov-Smirnov检验等。其原理是将所收集的数据从小到大排列，得出经验累积分布(ECDF)，并与目标分布的理论累积分布(CDF)进行比较，得出所谓的AD*统计量，这个统计量越小，数据的分布就越接近目标分布，越大则数据服从目标分布的可能性就越小。

具体的判断就是根据AD*统计量的分布计算出p值，如果p值大于0.05，则数据服从目标分布，如果p值小于0.05，则数据不服从目标分布。

热心网友时间：2023-10-08 21:37

如果 Anderson-Darling 值较小，则表明分布与数据拟合得更好。
P值取决于你的风险承受能力，一般认为置信度是0.95，即P值>0.05时，我们认为符合正态分布