**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 {\displaystyle F(x)}) a empirickou distribučnou funkciou (ktorá sa označuje {\displaystyle F\_{n}(x)}), 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 {\displaystyle X\_{1},\cdots ,X\_{n}} pochádza zo spojitého rozdelenia s distribučnou funkciou {\displaystyle F(x)} (dôležitý predpoklad). V prípade, že {\displaystyle n} (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 {\displaystyle F\_{n}(x)} pre {\displaystyle n} nezávislých, rovnako rozdelených náhodných veličín {\displaystyle X\_{i}}, kde {\displaystyle i=1,\cdots ,n}, je definovaná nasledovne:

{\displaystyle F\_{n}(x)={1 \over n}\sum \_{i=1}^{n}I\_{X\_{i}\leq x}}
kde {\displaystyle I\_{X\_{i}\leq x}} je charakteristická (indikátorová) funkcia, ktorá nadobúda hodnotu 1, ak {\displaystyle X\_{i}\leq x} a hodnotu 0 v inom prípade.

Kolmogorovova-Smirnovova testovacia štatistika má potom nasledovný tvar:

{\displaystyle D\_{n}=\sup \_{x}|F\_{n}(x)-F(x)|}
kde symbol *sup* označuje suprémum.

Kolmogorovove rozdelenie
------------------------

Náhodná premenná {\displaystyle K}, ktorá je definovaná nasledovným vzťahom:

{\displaystyle K=\sup \_{t\in [0,1]}|B(t)|,}
má Kolmogorovove rozdelenie, kde {\displaystyle B(t)} je tzv. Brownov most. Distribučná funkcia premennej {\displaystyle K} je nasledovná:

{\displaystyle \operatorname {Pr} (K\leq x)=1-2\sum \_{k=1}^{\infty }(-1)^{k-1}e^{-2k^{2}x^{2}}={\frac {\sqrt {2\pi }}{x}}\sum \_{k=1}^{\infty }e^{-(2k-1)^{2}\pi ^{2}/(8x^{2})}.}

Jednovýberový Kolmogorovov–Smirnovov test
-----------------------------------------

Testovaná hypotéza je v tomto prípade nasledovná:

{\displaystyle H\_{0}}: Náhodná veličina má predpokladané (teoretické) rozdelenie.
{\displaystyle H\_{1}}: Náhodná veličina nemá predpokladané (teoretické) rozdelenie.
Náhodné premenné definované vzťahom {\displaystyle {\sqrt {n}}D\_{n}} konvergujú podľa distribučnej funkcie k známemu asymptotickému rozdeleniu:

{\displaystyle {\sqrt {n}}D\_{n}{\xrightarrow {n\to \infty }}\sup \_{t}|B(F(t))|}
kde {\displaystyle B(t)} 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 {\displaystyle \alpha }, ak:

{\displaystyle {\sqrt {n}}D\_{n}>K\_{\alpha }}
kde {\displaystyle K\_{\alpha }} je také, že platí:

{\displaystyle \operatorname {Pr} (K\leq K\_{\alpha })=1-\alpha }

Dvojvýberový Kolmogorovov–Smirnovov test
----------------------------------------

Testovaná hypotéza je v tomto prípade nasledovná:

{\displaystyle H\_{0}}: Dve jednorozmerné náhodné premenné pochádzajú z rovnakého pravdepodobnostného rozdelenia.
{\displaystyle H\_{1}}: 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:

{\displaystyle D\_{n\_{1},n\_{2}}=\sup \_{x}|F\_{1,n\_{1}}(x)-F\_{2,n\_{2}}(x)|}
kde {\displaystyle F\_{1,n\_{1}}(x)} a {\displaystyle F\_{2,n\_{2}}(x)} sú empirické distribučné funkcie prvého a druhého náhodného výberu. Test zamieta nulovú hypotézu na hladine významnosti {\displaystyle \alpha }, ak:

{\displaystyle {\sqrt {\frac {n\_{1}n\_{2}}{n\_{1}+n\_{2}}}}D\_{n\_{1},n\_{2}}>K\_{\alpha }}

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 {\displaystyle H\_{0}}. Naopak, pokiaľ je p-hodnota vyššia ako 5%, tak zamietame hypotézu {\displaystyle H\_{1}}.

V tomto prípade vyšla p-hodnota 0.507, čo je 50,7%, a teda zamietame hypotézu {\displaystyle H\_{1}}, 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 {\displaystyle 1,409.10^{-7}}, teda vyjadrené v percentách to bude {\displaystyle 1,409.10^{-5}}. Táto hodnota je výrazne menšia ako 5%, a teda hypotézu {\displaystyle H\_{0}} 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 {\displaystyle H\_{0}} 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
------------------

* PACÁKOVÁ, Viera. *Aplikovaná poistná štatistika*. Bratislava : IURA EDITION, 2004. ISBN 80-8078-004-8. Kapitola Pravdepodobnostné rozdelenia v poisťovníctve, s. 261.
* HARMAN, Radoslav. *Stochastické simulačné metódy* [online]. Bratislava: Katedra aplikovanej matematiky a štatistiky, Fakulta matematiky, fyziky a informatiky UK. 2012-05-13, [cit. 2012-07-03]. Dostupné online.
* *Tento článok je čiastočný alebo úplný preklad článku Kolmogorov–Smirnov test na anglickej Wikipédii.*
* knižnica a pomocník programu R

1. ↑  Marsaglia, G. Tsang, W. W. Wang, J. (2003) "Evaluating Kolmogorov’s Distribution", *Journal of Statistical Software*, 8 (18), 1 – 4. jstor