¿Qué es kolmogorov-smirnov?

El Kolmogorov-Smirnov, también conocido como prueba de bondad de ajuste de Kolmogorov-Smirnov, es una técnica estadística que se utiliza para evaluar si una muestra de datos sigue una distribución específica o si dos muestras provienen de la misma distribución.

La prueba de Kolmogorov-Smirnov se basa en la diferencia acumulativa entre la función de distribución empírica de los datos y la función de distribución teórica que se desea probar. El estadístico de prueba utilizado es la máxima diferencia absoluta entre estas dos funciones.

La hipótesis nula de la prueba de Kolmogorov-Smirnov es que los datos siguen la distribución teórica establecida. Si el valor del estadístico de prueba es menor que el valor crítico correspondiente de la tabla de la prueba, se acepta la hipótesis nula y se concluye que los datos siguen la distribución teórica. Por otro lado, si el valor del estadístico de prueba es mayor que el valor crítico, se rechaza la hipótesis nula y se concluye que los datos no siguen la distribución teórica.

El Kolmogorov-Smirnov se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, incluyendo el análisis de supervivencia, el modelado de distribuciones y la evaluación de la normalidad de los datos. Es una prueba no paramétrica, lo que significa que no hace suposiciones sobre la forma de la distribución subyacente de los datos.

Es importante tener en cuenta que el Kolmogorov-Smirnov solo evalúa si los datos siguen una distribución específica. No proporciona información sobre los parámetros de la distribución o cómo difieren las distribuciones si se comparan dos muestras.

En resumen, el Kolmogorov-Smirnov es una prueba estadística utilizada para evaluar si una muestra de datos sigue una distribución específica. Es un método no paramétrico basado en la diferencia acumulativa entre la función de distribución empírica y la función de distribución teórica.