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KOLMOGOROV-SMIRNOV (CON
CORRECCIÓN LILLEFORS).
Que es?
◦ En estadística, la prueba de Kolmogórov-
Smirnov (también prueba K-S) es una prueba no
paramétrica que determina la bondad de ajuste
de dos distribuciones de probabilidad entre sí.
Objetivo
◦ El objetivo de esta prueba de bondad de ajuste es señalar y determinar
si los datos estudiados o mediciones muestrales proviene de una
población que tiene una distribución teórica determinada
◦ Conocida como prueba K-S, es una prueba de
significación estadística para verificar si los
datos de la muestra proceden de una
distribución normal. Se emplea para variables
cuantitativas continuas y cuando el tamaño
muestral es mayor de 50.
◦ Las pruebas de bondad de ajuste se utilizan
para contrastar si los datos de la muestra
pueden considerarse que proceden de una
determinada distribución o modelo de
probabilidad.
◦ Para comprobar la hipótesis nula de que la
muestra ha sido extraída de una población
con distribución de probabilidad normal se
puede realizar un estudio gráfico y/o
analítico.
Ventajas
No hay pérdida de información por
agrupamiento
 Válido para muestras pequeñas (para
muestras intermedias es más potente)
Permite calcular un intervalo de confianza
para la distribución de probabilidad de la
población
Desventajas
 La distribución teórica debe ser continua
(aunque existen modificaciones para
distribuciones discretas no se puede aplicar
a variables cualitativas)
 No se pueden conocer los valores críticos si
se calculan estimaciones de los parámetros
poblacionales a partir de la muestra.

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Kolmogorov smirnov

  • 2. Que es? ◦ En estadística, la prueba de Kolmogórov- Smirnov (también prueba K-S) es una prueba no paramétrica que determina la bondad de ajuste de dos distribuciones de probabilidad entre sí.
  • 3. Objetivo ◦ El objetivo de esta prueba de bondad de ajuste es señalar y determinar si los datos estudiados o mediciones muestrales proviene de una población que tiene una distribución teórica determinada
  • 4. ◦ Conocida como prueba K-S, es una prueba de significación estadística para verificar si los datos de la muestra proceden de una distribución normal. Se emplea para variables cuantitativas continuas y cuando el tamaño muestral es mayor de 50.
  • 5. ◦ Las pruebas de bondad de ajuste se utilizan para contrastar si los datos de la muestra pueden considerarse que proceden de una determinada distribución o modelo de probabilidad. ◦ Para comprobar la hipótesis nula de que la muestra ha sido extraída de una población con distribución de probabilidad normal se puede realizar un estudio gráfico y/o analítico.
  • 6. Ventajas No hay pérdida de información por agrupamiento  Válido para muestras pequeñas (para muestras intermedias es más potente) Permite calcular un intervalo de confianza para la distribución de probabilidad de la población Desventajas  La distribución teórica debe ser continua (aunque existen modificaciones para distribuciones discretas no se puede aplicar a variables cualitativas)  No se pueden conocer los valores críticos si se calculan estimaciones de los parámetros poblacionales a partir de la muestra.