python - 解释安德森亲爱的测试技巧

有兴趣了解如何解释python中的Anderson宠爱测试的结果。

尽管我不确定如何根据函数的返回值正确确定这一点，但似乎AD stat必须低于其关联的显着性水平下的临界值。

这是功能的结果

AndersonResult(statistic=1.383562257554786,
               critical_values=array([0.574, 0.654, 0.785, 0.916, 1.089]),
               significance_level=array([15. , 10. ,  5. ,  2.5,  1. ]))

最佳答案

安德森·达林（Anderson Darling）测试了总体样本是否遵循特定分布。如果检验统计量高于临界值，则原假设在相应的显着性水平处被拒绝（即，有证据表明总体不遵循该特定分布）。

查看您的输出，此处零假设在所有显着性水平都被拒绝，因为检验统计量高于所有关键值。

您可以在https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.anderson.html上查看有关AD测试的文档。