Kolmogorovov-Smirnovov test

Kolmogorovov-Smirnovov test (alebo skrátene K-S test) je v teórii pravdepodobnosti a matematickej štatistike neparametrický test. Jeho testovacia štatistika sleduje najväčšiu odchýlku medzi teoretickou distribučnou funkciou (ktorú označujeme ) a empirickou distribučnou funkciou (ktorá sa označuje ), respektíve medzi dvoma empirickými distribučnými funkciami. Empirickú distribučnú funkciu získame z náhodného výberu.

Týmto testom testujeme, či jednorozmerná náhodná veličina má predpokladané, čiže teoretické rozdelenie. V takomto prípade hovoríme o jednovýberovom teste. Rovnako môžeme testovať, či dve jednorozmerné náhodné veličiny pochádzajú z rovnakého pravdepodobnostného rozdelenia (dvojvýberový test). Test nevie určiť, z akého rozdelenia náhodné veličiny pochádzajú, poskytne iba informáciu, či pochádzajú z rovnakého alebo odlišného rozdelenia pravdepodobnosti.

Kolmogorovov-Smirnovov test sa používa v prípade, že náhodný výber  pochádza zo spojitého rozdelenia s distribučnou funkciou  (dôležitý predpoklad). V prípade, že  (rozsah výberu) je nepostačujúce, teda je malé, používa sa tento test namiesto chí-kvadrát testu.

Test je pomenovaný podľa dvoch významných ruských matematikov Kolmogorova a Smirnova.

Testovacia štatistika a hypotéza 
Empirická distribučná funkcia  pre  nezávislých, rovnako rozdelených náhodných veličín , kde , je definovaná nasledovne:

kde  je charakteristická (indikátorová) funkcia, ktorá nadobúda hodnotu 1, ak  a hodnotu 0 v inom prípade.

Kolmogorovova-Smirnovova testovacia štatistika má potom nasledovný tvar:

kde symbol sup označuje suprémum.

Kolmogorovove rozdelenie 
Náhodná premenná , ktorá je definovaná nasledovným vzťahom:

má Kolmogorovove rozdelenie, kde  je tzv. Brownov most. Distribučná funkcia premennej  je nasledovná:

Jednovýberový Kolmogorovov–Smirnovov test 
Testovaná hypotéza je v tomto prípade nasledovná:
: Náhodná veličina má predpokladané (teoretické) rozdelenie.
: Náhodná veličina nemá predpokladané (teoretické) rozdelenie.

Náhodné premenné definované vzťahom  konvergujú podľa distribučnej funkcie k známemu asymptotickému rozdeleniu:

kde  označuje opäť tzv. Brownom most.

Kolmogorovov–Smirnovov test pri rozhodovaní o tom, ktorú hypotézu zamietne, využíva kritické hodnoty Kolmogorovovho rozdelenia. Test zamieta nulovú hypotézu na hladine významnosti , ak:

kde  je také, že platí:

Dvojvýberový Kolmogorovov–Smirnovov test 
Testovaná hypotéza je v tomto prípade nasledovná:
: Dve jednorozmerné náhodné premenné pochádzajú z rovnakého pravdepodobnostného rozdelenia.
: Dve jednorozmerné náhodné premenné nepochádzajú z rovnakého pravdepodobnostného rozdelenia.

Dvojvýberový Kolmogorovov–Smirnovov test teda overuje situáciu, či dve jednorozmerné náhodné premenné pochádzajú z rovnakého pravdepodobnostného rozdelenia. V takomto prípade vyzerá Kolmogorovova-Smornovova testovacia štatistika nasledovne:

kde  a  sú empirické distribučné funkcie prvého a druhého náhodného výberu. Test zamieta nulovú hypotézu na hladine významnosti , ak:

Príklad testu 
Jednoduchý príklad na Kolmogorovov-Smirnovov test sa dá ukázať pomocou matematického programu R. Tento test je v programe už zabudovaný a predpis je nasledovný: ks.test.

Jednovýberový test 
V programe R si vygenerujeme náhodný výber z normálneho rozdelenia pomocou príkazu rnorm(.) (a necháme si tento výber vypísať). Následne môžeme pomocou Kolmogorovovho-Smirnovovho testu otestovať, či tento náhodný výber pochádza z normálneho rozdelenia. Výstupom testu je niekoľko informácií:
 D označuje testovaciu štatistiku
 p-value je p-hodnota, číslo vo výstupe je uvedené v desatinných číslach, nie v percentách. Na základe nej sa rozhoduje, ktorá hypotéza sa zamietne. Pokiaľ je p-hodnota menšia ako 5% (v prípade, že testujeme na tejto hladine významnosti), tak zamietame hypotézu . Naopak, pokiaľ je p-hodnota vyššia ako 5%, tak zamietame hypotézu .

V tomto prípade vyšla p-hodnota 0.507, čo je 50,7%, a teda zamietame hypotézu , následkom čoho možno tvrdiť, že daný náhodný výber pochádza z teoretického, teda v tomto prípade normálneho rozdelenia.

> nahodny_vyber <- rnorm(30)
> nahodny_vyber
 [1]  1.19888025 -1.51273315 -0.03366925 -1.44443822 -0.31805864 -1.69239139
 [7] -0.06970566 -1.67015816  0.37471991  0.15004197 -1.22619596 -2.46564405
[13]  0.16325695  0.81895068  0.25471847 -0.24046811 -0.17076473  0.85611273
[19]  0.02941219  0.59442116 -0.98264278 -0.65619480  0.92143542  0.31796338
[25]  0.50684453  0.63747641 -0.77462771  0.11887193 -1.06427097  0.80255513
> 
> ks.test(nahodny_vyber, pnorm)

        One-sample Kolmogorov-Smirnov test

data:  nahodny_vyber 
D = 0.1451, p-value = 0.507
alternative hypothesis: two-sided

Pokiaľ by sme tento istý náhodný výber porovnávali s inou teoretickou distribučnou funkciou, napríklad s distribučnou funkciou rovnomerného rozdelenia, tak p-hodnota bude 1.409e-07, čo je , teda vyjadrené v percentách to bude . Táto hodnota je výrazne menšia ako 5%, a teda hypotézu  zamietame.

> ks.test(nahodny_vyber, punif)

        One-sample Kolmogorov-Smirnov test

data:  nahodny_vyber 
D = 0.5039, p-value = 1.409e-07
alternative hypothesis: two-sided

Dvojvýberový test 
Tentoraz si v programe R vygenerujeme dva náhodné výbery – jeden z normálneho rozdelenia pomocou príkazu rnorm(.) a druhý z rovnomerného rozdelenia pomocou príkazu runif(.). Následne budeme pomocou Kolmogorovovho-Smirnovovho testu testovať, či tieto dva náhodné výbery pochádzajú z rovnakého rozdelenia. Výstupom sú opäť tie isté informácie ako pri jednovýberovom teste.
Z testu vidíme, že p-hodnota vyšla rovná 0.001826, čo je 0.1826%. Táto hodnota je teda menej ako 5%, a teda hypotézu  zamietame, následkom čoho sa dá tvrdiť, že tieto dva náhodné výbery nepochádzajú z rovnakého rozdelenia.

> vyber1 <- rnorm(50)
> vyber1
 [1]  0.529808452  1.984421774  0.967890820 -0.009851542  0.957859203
 [6]  0.508594105 -0.006812904 -0.219980494 -0.288870208  0.269138799
[11]  1.292500229  0.026582429  0.578625374 -0.439623986  0.696602281
[16]  0.360686099  1.238492593 -1.636362597 -1.188028910  2.252744940
[21] -0.909075651  0.512017326 -1.098583641  0.999292652  1.778016379
[26]  0.795499677 -1.077792032 -0.915389384 -0.106071582 -0.111512499
[31] -1.364847405  0.186406313 -0.091445138 -1.324561689  1.152640984
[36]  0.318170126 -0.431556425 -1.255561718  0.425081752  0.641398937
[41]  1.101968147  0.883650217  0.099955812  0.856377285  0.248175014
[46] -0.920281692 -0.056454711 -0.085295739  1.502253419  0.598325297
> vyber2 <- runif(30)
> vyber2
 [1] 0.09237699 0.38505380 0.27608514 0.58043327 0.51327622 0.66636661
 [7] 0.95383317 0.43125163 0.81681833 0.19769616 0.52809416 0.36984808
[13] 0.85963545 0.29324735 0.26970567 0.02132132 0.52460898 0.65868122
[19] 0.23952377 0.01522186 0.13488495 0.41358348 0.80082742 0.58836133
[25] 0.11895595 0.70033187 0.87048381 0.10687764 0.15342605 0.82152792
> ks.test(vyber1, vyber2)

        Two-sample Kolmogorov-Smirnov test

data:  vyber1 and vyber2 
D = 0.42, p-value = 0.001826
alternative hypothesis: two-sided

Zdroj a referencie 
 
 
 
 knižnica a pomocník programu R 

Matematická štatistika