[일반] 근데 shapiro-wilk test랑 ks-test는

[익명(223.62)]

normal distribution을 따르는지를 테스트하는지 알겠는데

이걸 가지고 normal 분포의 randomness를 테스트 했다고 볼 수 있음?

ks test는 cumulative를 기반으로 하니깐 sample data에 대한 frequency를 

보면서 randomness를 test한다고 볼 수 있나???

[익명(dlwlrms)]

randomness를 테스트한다는게 대체무슨 말임

[익명(223.62)]

예를 들어 주사위를 던지면 각각의 눈의 확률이 1/6인데 100개의 sample에 대한 order가 있을 때 ks-test로 Uniform distribution이 매우 밀접하다면 random에 대해 test 했다고 볼 수 있냐는거임. 만약에 어느 한 가지 눈만 연속적으로 계속 나왔다면 random이 아니라고 생각할 수 있으니깐

[익명(dlwlrms)]

말장난처럼 느껴질수 있는데, distribution을 따르는지를 검정한다는게 맞는 표현임. 저건 uniform distributiion인지를 보는거고 uniform 이 아니면 random이 아니다라고 말하고 싶은거면 그렇게 해석할수는 있음

[익명(211.47)]

분포를 따른다면 랜덤하다 볼 수 있겠지 - dc App

[익명(211.47)]

다시 든 생각인데 분포를 따르면 랜덤인 건 맞는데, 분포의 Randomness Test는 먼 말인지 모르겠다 분포를 따른다는 것 자체가 랜덤인거라서 윗 댓글처럼 distribution을 따르는지 테스트한다는 게 맞는 표현일듯 '확률'분포잖아 - dc App

[익명(211.47)]

일례로 회귀분석에서 잔차 정규성 가정에 집착하는 것도, 잔차가 정규분포든 포아송이든 라플라스든 간에 분포를 따른다는 것 자체가 더 이상 잔차로부터 뽑아먹을 Information이 없다는 거거든. 반대로 분포를 안 따르거나 잔차 plot을 그렸을 때 다항식이나 괴상한 패턴이 나온다면 아직 뽑아먹을 Information이 있다는 거지.회귀분석이 설명변수 x1, x2들을 '조건부'로 걸어서 종속변수 y를 최대한 설명하고 예측하는 거잖아. 수리통계를 배웠으면 '조건부'라는 말 듣는 순간 Rao-Blackwell Theorem 생각날 수도 있을 것 같은데,

[익명(211.47)]

설명변수들을 조건부로 다 건 회귀모형식이 충분통계량이면 (설명변수가 충분히 잘 설명한다면) > 잔차가 분포 형태로 나올 것이고 > 분포가 나온 다는 것은 더 이상 잔차로부터 뽑아먹을 정보가 없다 > 모형에서 추정한 추정량이 Unique MVUE가 된다

[익명(211.47)]

Categorical Data에서의 Homogeneity Test, 분포의 Goodness of fit Test도 마찬가지 원리임. 분포를 따르는가? = 패턴이 없는가?

[익명(223.62)]

아하 감사. Randomness test가 결국 pattern이 있을지 보려는 거임