% KSTEST   適合性の仮説検定に対する 1 標本コルモゴルフ-スミルノフ検定
%
%   H = KSTEST(X,CDF,ALPHA,TAIL) は、無作為標本 X が、連続な累積分布関数 
%   CDF である仮定が成り立つか否かのコルモゴルフ-スミルノフ (K-S) 検定を
%   行います。CDF はオプションです。省略するか、設定しない (たとえば、
%   空行列 [] で設定する) 場合、仮定した c.d.f は、標準正規分布 N(0,1) 
%   であると仮定します。ALPHA と TAIL もオプションのスカラ入力です。
%   ALPHA は希望する有意水準 (デフォルト = 0.05) で、TAIL は検定のタイプ
%   (デフォルト = 'unequal') を示します。H は、仮説検定の結果を示します。
%      H = 0 => は、有意水準 ALPHA で帰無仮説を棄却できません。
%      H = 1 => は、有意水準 ALPHA で帰無仮説を棄却します。
% 
%   S(x) を標本ベクトル X から推定した経験的な c.d.f. とします。また、
%   F(x) は未知ですが、対応する真の母集団の c.d.f.とし、CDF は、帰無仮説の
%   基で設定された既知の入力の c.d.f. とします。
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%   1 標本 K-S 検定は、TAIL で指定した対立仮説に関して、すべての x に
%   対して F(x) = CDF であるという帰無仮説  をテストします。
%       'unequal' -- "F(x) は CDF と等しくない" (両側検定)
%       'larger'  -- "F(x) > CDF" (片側検定)
%       'smaller' -- "F(x) < CDF" (片側検定)
%
%   TAIL = 'unequal', 'larger', 'smaller' に対して、検定統計量は、それぞれ、
%   max|S(x) - CDF|, max[S(x) - CDF], and max[S(x) - CDF] です。
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%   X は、ある分布から構成される無作為標本を表すベクトルです。X の欠測した
%   観測値は、NaN (Not-a-Number) で表され、無視されます。
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%   CDF は、帰無仮説の基での c.d.f です。これを設定すると、(x,y) の値の
%   組の 2 列の行列になります。1 列目には x 軸のデータ、2 列目には対応する
%   y 軸の c.d.f. データが含まれます。K-S 検定統計量は、X の中の観測値に
%   対して生じているので、計算は CDF が X の中の観測で設定される場合のみ
%   非常に有効になります。CDF の 1 列目は、X に独立な x-軸の点を表し、
%   CDF は、ベクトル X の中の観測値で、内挿により "リサンプル" されます。
%   この場合、x 軸に沿った区間は、内挿がうまく適用された X の中の観測値
%   全体になります。
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%   [H,P] = KSTEST(...) は、漸近的な P-値 P も出力します。
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%   [H,P,KSSTAT] = KSTEST(...) は、TAIL で設定された検定タイプに対して、
%   上記で設定した K-S 検定統計量 KSSTAT も出力します。
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%   [H,P,KSSTAT,CV] = KSTEST(...) は、検定の棄却限界 CV も出力します。
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%   一般に、帰無仮説を棄却する決定は、臨界値をベースにしています。CV = NaN 
%   の場合、決定は、P-値をベースにしています。
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%   参考 KSTEST2, LILLIETEST, CDFPLOT.


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