Сравним 3 распределения вероятностей (ps), описывающие изменениe цены акции (xs)
xs: [x0.1, x0.5, х1.0, х2.0, x10 ] изменение цены
ps: [0.01, 0.05, 0.88, 0.05, 0.01] настоящее
ps: [0.00, 0.06, 0.88, 0.06, 0.00] кандидат 'a', мера КС = 0.01
ps: [0.01, 0.06, 0.86, 0.06, 0.01] кандидат 'b', мера КС = 0.02
Колмогоров Смирнов выберет 'а'. И можно представить какие это даст последствия — например прибыль по OTM опционам.
Альтернативы:
— Андерсон Дарлинг, но оно нестабильно и использовать его для эмпирических данных не получится.
— Макс
относительная ошибка частот по квантилям. Стабильна, но менее точная.
— Макс
относительняя ошибка частот по PMS/Histogram. Дискретная версия Андерсон Дарлинг, стабильность чуть ниже чем у квантилей, но точность чуть выше.
Расчет кол опциона со страйком 2: по 'распределению а' даст 0, по 'настоящему' 0.08. Это сильное отличие. Критерий КС выбрал распределение дающее большую ошибку в деньгах.
Но, конкретно в этом случае — может я что то упускаю, но мне видится использование АндерсонДарлинг как радикально лучше.
«Всё меняется при проверке сложных гипотез, когда по анализируемой выборке оцениваются параметры теоретического закона, согласие с которым проверяется. При проверке сложных гипотез свобода от распределения теряется. При проверке сложных гипотез и справедливости проверяемой гипотезы распределения статистик непараметрических критериев согласия (и критерия Колмогорова) зависят от ряда факторов: от вида наблюдаемого закона, соответствующего проверяемой гипотезе; от типа оцениваемого параметра и числа оцениваемых параметров; в некоторых случаях от конкретного значения параметра (например, в случае семейств гамма- и бета-распределений); от метода оценивания параметров. Различия в предельных распределениях той же самой статистики при проверке простых и сложных гипотез настолько существенны, что пренебрегать этим ни в коем случае нельзя.»
Если у Вас нестационарные либо средние, либо дисперсии в выборках, но ничего, кроме различия, этот критерий не покажет.