[問題] 跑KS檢定但有放鬆門檻值
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最近需要用到Kolmogorov-Smirnov檢定處理一個問題
(這個問題的文獻都是用chi-square 但KS似乎比較好 至少原作Massey Jr.有提過)
而KS檢定 主要是根據 empirical分布跟原分布最大的差異絕對值 來做test statistic
d = max |Fn(x) - F(x)|
並比較是否大於某個門檻值 d_c = a/sqrt(N)，其中N是sample size 然後a是某個常數
我處理的這個問題 主要的特點就是N會很大 可能幾十萬甚至更多
所以d_c會變得很小 造成就算Fn跟F很接近 但是檢定很常不會過
因此我們想說 讓這個門檻值稍微放鬆
d_c = a/sqrt(N) + \delta
(我是覺得怪怪的 有點為了用而用)
但是如果要這樣做 那我應該要證明什麼 才能比較嚴謹?
比方說 asymptotic distribution不變? 或是 power不變之類的?
不知道有沒有前輩可以提點? 謝謝
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 163.18.24.79
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您是指Fn跟F嗎？ 那就是檢查d 是否 大於 d_c 這是標準的KS test 但由於我的問題本質
(N非常大) d_c會非常的小 所以就算Fn跟F很接近 但是檢定不會過
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06/25 18:54,
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這邊的theta是我的delta嗎？
※ 編輯: LiamIssac (114.27.50.122), 06/26/2018 22:46:49
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06/30 01:12,
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