Prueba de Kolmogórov-Smirnov
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.
![](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/cf/KS_Example.png/220px-KS_Example.png)
En el caso de que queramos verificar la normalidad de una distribución, la prueba de Lilliefors conlleva algunas mejoras con respecto a la de Kolmogórov-Smirnov; y, en general, la prueba de Shapiro-Wilk o la prueba de Anderson-Darling son alternativas más potentes.
Conviene tener en cuenta que la prueba Kolmogórov-Smirnov es más sensible a los valores cercanos a la mediana que a los extremos de la distribución. La prueba de Anderson-Darling proporciona igual sensibilidad con valores extremos.
Su nombre proviene de los matemáticos rusos Andréi Kolmogórov y Nikolái Smirnov.
Estadístico
editarPara dos colas el estadístico viene dado por
donde F(x) es la distribución presentada como hipótesis.
Véase también
editarEnlaces externos
editar- En español
- Tabla de valores críticos para la prueba K_S de una muestra, en Sigmalitika.
- En inglés