Una comparación de distribuciones ponderada hacia las colas, donde la prueba de Kolmogorov-Smirnov es más débil.La prueba de Anderson-Darling es una prueba estadística utilizada para decidir si una muestra de datos proviene de una distribución de probabilidad específica. Es un refinamiento de la prueba de Kolmogorov-Smirnov, diseñada para ser más sensible a las diferencias en las colas de la distribución, precisamente donde la prueba de Kolmogorov-Smirnov tiende a pasar por alto las desviaciones. Esto la hace particularmente útil en campos como el control de calidad y las finanzas, donde los eventos extremos o los valores atípicos importan más que la tendencia central.
La prueba fue introducida por Theodore W. Anderson y Donald A. Darling en 1952.
Al igual que otras pruebas de bondad de ajuste, compara la función de distribución acumulada empírica de la muestra con la función de distribución acumulada teórica de la distribución hipotetizada. El estadístico de prueba es una diferencia cuadrática ponderada entre ambas, con pesos mayores en las colas. El valor resultante se compara con valores críticos (que dependen de la distribución hipotetizada) para decidir si la muestra es consistente con esa distribución.
Se utiliza ampliamente en el control estadístico de procesos para verificar si la salida de un proceso de producción sigue una distribución normal, y en la gestión de riesgos para validar modelos de eventos extremos.
La prueba de Anderson-Darling es tan sensible a las colas que puede detectar una ligera cola pesada en una muestra que parece perfectamente normal en un histograma.
