Le test de Kolmogorov-Smirnov (KS) est une méthode statistique utilisée pour déterminer si un échantillon de données suit ou non une certaine distribution de probabilité. Il mesure la divergence entre la fonction de répartition empirique des données et la fonction de répartition théorique.
Le test KS peut être utilisé pour tester des hypothèses sur la taille de l'échantillon, la normalité des données, la continuité de la distribution ou la similarité des distributions entre deux échantillons.
Le test KS est basé sur une statistique de test appelée distance de Kolmogorov-Smirnov D qui est calculée en comparant la fonction de répartition empirique des données à la fonction de répartition théorique. Plus précisément, la statistique de test D est la différence maximale entre les deux fonctions de répartition.
Le test KS a ses limites et il est souvent utilisé conjointement avec d'autres tests statistiques pour obtenir une vision plus complète des caractéristiques des données.
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