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有兴趣了解如何在 python 中解释 Anderson darling 测试的结果。

似乎 AD stat 必须低于其相关显着性水平的临界值，尽管我不确定如何从函数的返回中正确确定这一点。

这是函数的结果

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. ]))
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Anderson Darling 检验来自总体的样本是否遵循特定分布。如果检验统计量高于临界值，则在相应的显着性水平上拒绝原假设（即有证据表明总体不遵循该特定分布）。

查看您的输出，这里的所有显着性水平都拒绝了原假设，因为检验统计量高于所有临界值。

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

于 2019-01-05T07:29:14.210 回答
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如果您想加深对测试细节的理解，您可以在SciPy文档之外找到NIST 参考资料或一篇关于与 Anderson-Darling Statistic 相关的概率计算的深入文章。

如果您有关于测试有效性或公式的数学问题，请搜索（或发布）交叉验证论坛。

于 2020-04-02T13:21:45.993 回答