Qu'est-ce que test kolmogorov smirnov ?

Le test de Kolmogorov-Smirnov est une méthode statistique utilisée pour évaluer si un échantillon de données suit ou non une distribution particulière. Il peut être utilisé pour tester la normalité des données, mais peut également être appliqué à d'autres distributions, telles que la distribution lognormale ou la distribution de Weibull.

Le test de Kolmogorov-Smirnov compare l'échantillon de données à la distribution théorique en calculant la plus grande différence entre la fonction de répartition empirique (la répartition des données) et la fonction de répartition théorique (la répartition de la distribution choisie). Si cette différence est supérieure à un certain seuil déterminé par le test, on peut rejeter l'hypothèse que l'échantillon suit la distribution théorique.

Le test de Kolmogorov-Smirnov est largement utilisé dans divers domaines, tels que les sciences sociales, les sciences économiques, la finance, la biologie et la psychologie. Il est également utilisé dans certaines techniques de machine learning pour l'analyse de données.

En résumé, le test de Kolmogorov-Smirnov est un outil statistique éprouvé pour tester la normalité des données et d'autres distributions. Il est efficace dans une variété de domaines et peut aider les chercheurs et les analystes à obtenir une meilleure compréhension des données qu'ils étudient.