从Anderson-Darling检验(列表)中提取统计数据

从Anderson-Darling检验(列表)中提取统计数据，可以得到以下统计指标：

1. 统计量（Statistic）：Anderson-Darling检验的统计量，用于衡量样本数据是否符合某个理论分布。统计量越大，表示样本数据与理论分布的偏离程度越大。
2. 临界值（Critical Value）：Anderson-Darling检验的临界值，用于判断统计量是否显著。如果统计量大于临界值，则可以拒绝原假设，即样本数据不符合理论分布。
3. 显著性水平（Significance Level）：Anderson-Darling检验的显著性水平，通常取0.05或0.01。显著性水平表示在原假设成立的情况下，观察到统计量大于临界值的概率。一般情况下，如果p值小于显著性水平，则可以拒绝原假设。
4. p值（p-value）：Anderson-Darling检验的p值，表示观察到的统计量大于等于样本统计量的概率。如果p值小于显著性水平，则可以拒绝原假设。

Anderson-Darling检验主要用于检验样本数据是否符合某个理论分布，常见的应用场景包括统计分析、数据建模、风险评估等。在云计算领域，可以利用Anderson-Darling检验来验证模型的拟合程度，评估数据的质量，并进行数据预处理和特征工程。

腾讯云提供了一系列与数据分析和机器学习相关的产品，可以帮助用户进行Anderson-Darling检验和其他统计分析任务。其中，腾讯云的数据仓库产品TencentDB for TDSQL、数据分析产品Data Lake Analytics、机器学习平台AI Lab等都可以提供相应的功能和工具支持。

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