アンダーソン–ダーリング検定
{ X 1 < ⋯ < X n } {\displaystyle \{X_{1}<\cdots <X_{n}\}} を標本データ(ただし昇順にソート済み)とし、帰無仮説の与える分布を F {\displaystyle F} とする。このとき検定統計量 A {\displaystyle A} は、
A 2 = − n − S , {\displaystyle A^{2}=-n-S\,,}
ただし
S = ∑ j = 1 n 2 j − 1 n [ ln  ( F ( X j ) ) + ln  ( 1 − F ( X n + 1 − j ) ) ] {\displaystyle S=\sum _{j=1}^{n}{\frac {2j-1}{n}}\left[\ln(F(X_{j}))+\ln \left(1-F(X_{n+1-j})\right)\right]}
で与えられる。