Calcolatrice test di normalità

Un test di normalità è un test di ipotesi statistica che valuta se un campione di dati si discosta o meno in modo significativo dalla normalità. Per un dato campione $X_i$, lo scopo del test è valutare se i dati si discostano significativamente dalla normalità oppure no.

Questo test di normalità metterà alla prova la seguente ipotesi nulla e alternativa:

$H_0:$ I dati del campione provengono da una popolazione normalmente distribuita

$H_A:$ I dati del campione non provengono da una popolazione normalmente distribuita

Per condurre il test Anderson-Darling (AD), viene calcolata la seguente statistica del test:

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

Ci sono altri test di normalità che potresti essere interessato a dare un'occhiata, come lo Shapiro-Wilk e il test di normalità di Kolmogorov-Smirnov.

Se hai bisogno di valutare le proprietà della distribuzione di $X_i$, puoi usare il nostro creatore di grafici a scatola e il nostro creatore di istogrammi .