Anderson-Darling – Statistik für die Güte der Anpassung für Verteilungsidentifikation

Anderson-Darling-(adj)-Statistiken bewerten die Passung jeder Verteilung. Deutlich kleinere Anderson-Darling-Werte deuten im Allgemeinen darauf hin, dass die Verteilung besser zu den Daten passt. Geringfügige Differenzen sind jedoch möglicherweise von keiner praktischen Relevanz. Zudem können für unterschiedliche Verteilungen berechnete Werte u. U. nicht direkt verglichen werden. Daher sollten Sie auch das Wahrscheinlichkeitsdiagramm und andere Informationen verwenden, um die Verteilungsanpassung zu bewerten.

Wenn Sie die alternative Schätzmethode, die Kleinste-Quadrat-Methode (LSXY), verwenden, berechnet Minitab zusätzlich zur Anderson-Darling-Statistik einen Pearson-Korrelationskoeffizienten. Der Korrelationskoeffizient ist eine positive Zahl, die nicht größer als 1 sein kann. Höhere Korrelationskoeffizienten zeigen im Allgemeinen, dass die Verteilung eine bessere Anpassung an die Daten bietet.