解释安德森亲爱的测试 scipy

Question

有兴趣了解如何在 python 中解释 Anderson darling 测试的结果。

似乎 AD 统计数据必须低于其相关显着性水平的临界值，尽管我不确定如何从函数的返回值中正确确定这一点。

这是函数的结果

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

Answer 1

Anderson Darling 检验来自总体的样本是否遵循特定分布。如果检验统计量高于临界值，则在相应的显着性水平上拒绝原假设（即有证据表明总体不遵循该特定分布）。

查看您的输出，这里在所有显着性水平上都拒绝了原假设，因为检验统计量高于所有临界值。

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