K-S检验统计量Z值的统计学意义是什么

K-S检验（Kolmogorov-Smirnov检验）是一种用于检验样本分布与某一理论分布之间差异的统计方法。在K-S检验中，统计量Z的统计学意义如下：

1. Z值表示样本分布与理论分布之间的差异程度：Z值越大，说明样本分布与理论分布之间的差异越大。

2. Z值是判断是否拒绝原假设的依据：在K-S检验中，原假设（H0）通常是样本分布与理论分布相等。如果计算出的Z值超过了临界值，那么就可以拒绝原假设，认为样本分布与理论分布存在显著差异。

3. Z值与显著性水平有关：Z值的临界值取决于显著性水平（通常为α=0.05或0.01）。如果Z值超过对应的临界值，那么拒绝原假设的把握度就达到了显著性水平。

4. Z值可以转化为P值：P值是指在原假设成立的情况下，得到比实际观测到的更极端结果的概率。Z值越大，对应的P值越小，拒绝原假设的理由就越充分。

5. Z值的范围：K-S检验的Z值范围从0到1。当Z值接近0时，说明样本分布与理论分布非常接近；当Z值接近1时，说明样本分布与理论分布存在较大差异。

K-S检验统计量Z值的统计学意义在于衡量样本分布与理论分布之间的差异程度，以及判断是否拒绝原假设的依据。Z值越大，说明样本分布与理论分布之间的差异越大，拒绝原假设的理由就越充分。

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