The power of visualizing distributional differences: Formal graphical $n$-sample tests
可视化分布差异：形式化的多样本图形检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要主要提出通用多样本分布检验，未明确研究分布处理效应或时间序列方法，现有应用不足以确定所列领域细分。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
可视化分布差异：形式化的多样本图形检验
- 研究问题
- 如何在比较两个或更多样本的分布时，同时提供正式显著性检验与直观图形解释，并提升相较传统分布检验的检验功效？
- 方法与思路
- 作者基于秩统计量和全局包络检验修改 Kolmogorov–Smirnov 检验，使方法适用于多样本，并开展双样本模拟及实际数据应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出具有图形解释的多样本分布检验，并通过广泛模拟比较双样本情形下的功效，应用涉及身高、花卉及汇率模型残差。
- 阅读关注点
- 应核对全局包络和秩统计量的构造、显著性水平控制、多样本校准，以及功效改善针对哪些分布差异和样本规模。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及接收状态未核实；摘要未给出功效数值或样本依赖处理方式，不能判断所有分布差异下的表现。
原文摘要
Classical tests are available for the two-sample test of correspondence of distribution functions. From these, the Kolmogorov-Smirnov test provides also the graphical interpretation of the test results, in different forms. Here, we propose modifications of the Kolmogorov-Smirnov test with higher power. The proposed tests are based on the so-called global envelope test which allows for graphical interpretation, similarly as the Kolmogorov-Smirnov test. The tests are based on rank statistics and are suitable also for the comparison of $n$ samples, with $n \geq 2$. We compare the alternatives for the two-sample case through an extensive simulation study and discuss their interpretation. Finally, we apply the tests to real data. Specifically, we compare the height distributions between boys and girls at different ages, the sepal length distributions of different flower species, and distributions of standardized residuals from a time series model for different exchange courses using the proposed methodologies.