AD检验
# AD检验
AD检验是在KS基础上进行改造的，**K-S检验只考虑了两个分布之间差值最大的那个点，但是这容易受异常值的影响。AD检验考虑了分布上每个点处的差值。**
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在Python中可以用如下代码：
```python
##生成标准正态随机数
import numpy as np
np.random.seed(0)
data_norm = np.random.normal(0,1,100)
##用Anderson-Darling检验生成的数组是否服从正态分布
import scipy.stats as stats
stats.anderson(data_norm, dist='norm')
'''
原假设 H0：样本服从特定分布； 备择假设 H1：样本不服从特定分布
输出AndersonResult(statistic=0.18097695613924714,
critical_values=array([ 0.555, 0.632, 0.759, 0.885, 1.053]),
significance_level=array([ 15. , 10. , 5. , 2.5, 1. ]))
如果输出的统计量值statistic < critical_values，则表示在相应的significance_level下，
接受原假设，认为样本数据来自给定的正态分布。'''
```