¿Qué es test kolmogorov smirnov?

El test de Kolmogorov-Smirnov es una prueba estadística no paramétrica utilizada para determinar si una muestra de datos sigue una distribución específica. Fue desarrollado por los matemáticos Andrey Kolmogorov y Nikolai Smirnov en la década de 1930.

La hipótesis nula del test de Kolmogorov-Smirnov es que la muestra de datos sigue una distribución específica, mientras que la hipótesis alternativa es que no sigue esa distribución. La distribución más comúnmente probada usando esta prueba es la distribución normal.

El test de Kolmogorov-Smirnov calcula la desviación máxima entre la función de distribución acumulativa empírica de la muestra y la función de distribución acumulativa teórica especificada. Esta desviación se denomina estadístico de prueba D.

El valor p asociado al estadístico de prueba D indica la probabilidad de que la muestra provenga de la distribución teórica especificada. Si el valor p es menor que un nivel de significancia prefijado (por ejemplo, 0.05), se rechaza la hipótesis nula y se concluye que la muestra no sigue la distribución especificada.

El test de Kolmogorov-Smirnov se utiliza en diferentes áreas de investigación, como la física, la economía, la biología, entre otros. Es especialmente útil cuando no se conocen los parámetros de la distribución teórica o cuando los datos no siguen una distribución normal.

Es importante tener en cuenta que el test de Kolmogorov-Smirnov es sensible a las desviaciones en cualquier parte de la distribución y no solo a las desviaciones en la media o en la varianza de la distribución.

En resumen, el test de Kolmogorov-Smirnov es una prueba estadística no paramétrica utilizada para determinar si una muestra de datos sigue una distribución específica. Ayuda a evaluar si hay diferencias significativas entre la distribución empírica de los datos y la distribución teórica especificada.