Anderson-Darling 检验（Anderson 和 Darling，1952 年）用于测试数据样本是否来自特定分布。 它是对 Kolmogorov-Smirnov (KS) 检验的修改，并且比 KS 检验赋予尾部更多的权重。 KS 测试是无分布的，因为临界值不依赖于被测试的特定分布。 Anderson-Darling 检验在计算临界值时使用特定分布。 这样做的优点是允许进行更灵敏的测试，缺点是必须为每个分布计算临界值。 Anderson-Darling 检验仅适用于少数特定分布。 测试计算如下： AD2 = 积分{[F_o(x)-F_t(x)]^2/[F_t(x)(1-F_t(x)0]}dF_t(x) AD2a = AD2*a 请注意，对于给定的分布，Anderson-Darling 统计量可以乘以常数 a（通常取决于样本大小 n）。 这些常数在 Stephens (1

Anderson-Darling 检验（Anderson 和 Darling，1952 年）用于测试数据样本是否来自特定分布。 它是对Kolmogorov-Smirnov（KS）测试的改进，与KS测试相比，赋予尾巴更大的重量。 KS 测试是无分布的，因为临界值不依赖于被测试的特定分布。 Anderson-Darling 检验在计算临界值时使用特定分布。 这样做的优点是允许进行更灵敏的测试，缺点是必须为每个分布计算临界值。 Anderson-Darling 检验仅适用于少数特定分布。 测试计算如下： AD2 = 积分{[F_o(x)-F_t(x)]^2/[F_t(x)(1-F_t(x)0]}dF_t(x) AD2a = AD2*a 注意，对于给定的分布，可以将Anderson-Darling统计量乘以常数a（通常取决于样本大小n）。 这些常数在 Stephens (1974, 19

Python从零实现 K-mean 和K-中心点聚类算法的样本数据

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非参数统计实验报告—两独立样本数据位置检验方法

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“复旦大学计算机信息与技术国际数据库中心自然语言处理小组”提供的小样本中文文本分类语料，分为训练集和测试集两部分。内容真实有效

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