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	<title>科摩哥洛夫-史密諾夫檢定 - 修訂紀錄</title>
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	<subtitle>本 wiki 上此頁面的修訂紀錄</subtitle>
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		<title>TaiwanTonguesApiRobot：​從 JSON 檔案批量匯入</title>
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		<updated>2025-08-22T04:08:07Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;從 JSON 檔案批量匯入&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;新頁面&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;科摩哥洛夫-史密諾夫檢定&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;，簡稱&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;K-S 檢定&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;（英語：Kolmogorov-Smirnov test，簡稱 K-S test）， 是一種因為累計分布函數的無母數檢定，以檢定兩个經驗分布敢有無仝抑是一个經驗分布佮另外一个理想分布敢有無仝。本檢定以安德雷 ・ 科摩哥洛夫（Kolmogorov，俄語：Колмогоров）佮尼古拉 ・ 史密諾夫（Smirnov，俄語：Смирнов）之名作號名。&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==科摩哥洛夫分布==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
科摩哥洛夫分布（kolmogorov distribution）是隨機變數&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
: $ K=\ sup _ { t \ in [零 , 一] } | B ( t ) | , $&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
的分布，其中 $ B ( t ) $ 是布朗橋。K 的累積分布函數由下式共出&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
: $ \ operatorname { Pr } ( K \ leq x )=一孵二 \ sum _ { i=一 } ^ { \ infty } ( 影一 ) ^ { i 影一 } e ^ { 鋪二 i ^ { 二 } x ^ { 二 } }={ \ frac { \ sqrt { 二 \ pi } } { x } } \ sum _ { i=一 } ^ { \ infty } e ^ {-( 二 i 影一 ) ^ { 二 } \ pi ^ { 二 } / ( 八 x ^ { 二 } ) } . $&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
K-S 檢定的統計量形式佮其在虛無假講下的漸漸分佈是由安德雷 ・ 科摩哥洛夫提出的。&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==參考文獻==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Justel , A . , Peña , D . and Zamar , R . ( 一千九百九十七 ) _ A multivariate Kolmogorov-Smirnov test of goodness of fit _ , Statistics &amp;amp; Probability Letters , 三十五 ( 三 ) , 兩百五十一孵兩百五十九 .&lt;br /&gt;
* Eadie , W . T . ; D . Drijard , F . E . James , M . Roos and B . Sadoulet . Statistical Methods in Experimental Physics . Amsterdam : North-Holland . 一千九百七十一 : 兩百六十九–兩百七十一 . ISBN  空抹四百四十四抹一一鋪空一百一十七刣九 .&lt;br /&gt;
* Stuart , Alan ; Ord , Keith ; Arnold , Steven [F .] . Classical Inference and the Linear Model . Kendall&amp;#039;s Advanced Theory of Statistics&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;二 A&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Sixth . London , New York : Arnold , Oxford University Press . 一千九百九十九 : 二十五孵三七–二十五孵四三 . ISBN  空九三百四十五六鋪六千兩百三十五一 . MR  一百六十八追七千四百十一 .&lt;br /&gt;
* Corder , G . W . , Foreman , D . I . ( 二千空九 ) . _ Nonparametric Statistics for Non-Statisticians : A Step-by-Step Approach _ Wiley , ISBN 九百七十八追空九四百七十被四配五千四百六十一追九&lt;br /&gt;
* Stephens , M . A . ( 一千九百七十九 ) _ Test of fit for the logistic distribution based on the empirical distribution function _ , Biometrika , 六十六 ( 三 ) , 五百九十一孵五 .&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==外部連結==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Hazewinkel , Michiel ( 編 ) , Kolmogorov-Smirnov test , 被鋪百科全鋪排，Springer , 兩千空一 , ISBN  九百七十八孵一一鋪五千六百空八鋪十跡四&lt;br /&gt;
* Short introduction&lt;br /&gt;
* KS test explanation&lt;br /&gt;
* JavaScript implementation of one-and two-sided tests&lt;br /&gt;
* Online calculator with the K-S test&lt;br /&gt;
* Open-source C + + code to compute the Kolmogorov distribution and perform the K-S test&lt;br /&gt;
* Paper on Evaluating Kolmogorov’s Distribution ; contains C implementation . This is the method used in Matlab .&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[分類: 待校正]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>TaiwanTonguesApiRobot</name></author>
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