सामान्यता परीक्षण कैलकुलेटर

एक सामान्यता परीक्षण एक सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण है जो यह आकलन करता है कि डेटा का एक नमूना सामान्यता से काफी अलग है या नहीं। दिए गए नमूने \(X_i\) के लिए, परीक्षण का उद्देश्य यह आकलन करना है कि डेटा सामान्यता से महत्वपूर्ण रूप से विचलित होता है या नहीं।

यह सामान्यता परीक्षण निम्नलिखित शून्य और वैकल्पिक परिकल्पना का परीक्षण करेगा:

\(H_0: \) नमूना डेटा सामान्य रूप से वितरित जनसंख्या से आता है

\(H_A: \) नमूना डेटा सामान्य रूप से वितरित जनसंख्या से नहीं आता है

एंडरसन-डार्लिंग (एडी) परीक्षण आयोजित करने के लिए, निम्नलिखित परीक्षण आंकड़ों की गणना की जाती है:

\[ A^2 = -n - \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\left((2i-1)\ln\Phi(Z_i) + (2(n-i)+1)\ln(1- \Phi(Z_i))\right) \left(1 + \frac{0.75}{n} - \frac{2.25}{n^2} \right)\]

अन्य सामान्यता परीक्षण हैं जिन्हें देखने में आपकी रुचि हो सकती है, जैसे शापिरो-विल्क और कोलमोगोरोव-स्मिरनोव सामान्यता परीक्षण।

यदि आपको \(X_i\) के वितरण के गुणों का आकलन करने की आवश्यकता है, तो आप हमारे . का उपयोग कर सकते हैं बॉक्स प्लॉट चार्ट निर्माता और हमारा हिस्टोग्राम निर्माता .