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Der Kolmogorov-Smirnov-Lilliefors-Test

In diesem Video stelle ich das Prinzip des der Kolmogorov-Smirnov-Tests inklusive der Erweiterung nach Lilliefors zur Prüfung auf Normalverteilung vor. Die Berechnung der Prüfgröße wird grafisch anschaulich dargestellt. Die Berechnung wird in R mit den Funktionen "ks.test" und "lillie.test"(package nortest) an einem Beispiel vorgezeigt. R-Statistics: https://www.r-project.org R package "nortest" - lillie.test: https://www.rdocumentation.org/packag... R-Skript Beispiel 1: x = c(154, 158, 158.5, 159.5, 161, 162.5, 164, 164.5, 165, 166, 167, 167.5, 168, 168.5, 169, 169, 169.5, 170, 170.5, 172.5, 172.5, 173.0, 174, 176, 176.5, 177, 179, 181, 182, 183, 183.5, 184, 185, 185, 187, 191) ks.test(x, "pnorm", 174, 8.5) # R-Skript Beispiel 2 - Lilliefors-Test: library(nortest) x = c(154, 158, 158.5, 159.5, 161, 162.5, 164, 164.5, 165, 166, 167, 167.5, 168, 168.5, 169, 169, 169.5, 170, 170.5, 172.5, 172.5, 173.0, 174, 176, 176.5, 177, 179, 181, 182, 183, 183.5, 184, 185, 185, 187, 191) lillie.test(x) ### Für Fragen und konstruktive Verbesserungsvorschläge nutzt bitte die Kommentare. Kanalinfo:    / @statistikverstehen