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Comment interpréter le test de Kolmogorov-Smirnov ?
Le Test de normalité de Kolmogorov-Smirnov pour un échantillon repose sur la différence maximum entre la distribution cumulée de l'échantillon et la distribution cumulée qui est testée. Si la statistique D est significative, nous devons rejeter l'hypothèse selon laquelle la distribution respective est normale.
Quand on utilise le test de Kolmogorov-Smirnov ?
Le test de Kolmogorov-Smirnov pour un échantillon permet de vérifier qu'une variable (par exemple Revenu) est distribuée normalement. Moyenne, écart type, minimum, maximum, nombre d'observations sans valeurs manquantes, quartiles, test de Lilliefors et simulation de Monte Carlo.
Un des tests permettant de vérifier la normalité de la variable x est le test de Shapiro-Wilk. Il est appliquable pour des échantillons allant jusqu'à 50 valeurs. Il utilise le rapport de deux estimations de la variance.

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