均一性テストのための高速アルゴリズム

Question

私は1日当たり数多くの予約をしています。予約は、半日または1日の予約が可能です。

この場合の検討期間は1ヶ月です。

私のデータには多くのギャップがあります：1ヶ月では、予約された日の25-50％までしか持てません。

予約の一貫性を表す数字（任意の単位、私は気にしない：多くの並べ替えを比較し、最も均一なものを選ぶ）を与えるアルゴリズムが必要です。

私がそれを何百回も実行しているので、最も重要なことは、私はそれがかなり速いことが必要だということです。

私はAnderson-Darlingテスト、Cramer-con-Mises、Kolmogorov-Smirnovテストを見てきましたが、これらはすべてのディストリビューションに適合するかどうかをチェックしています。データが純粋に一様であるかどうかを判断するためのより高速なアルゴリズムがあると確信しています。

私はひどくあなたの質問をoversimplifyingないのですが、私はあなたが本当に知りたいすべてがあなたのギャップのvarianceであると信じて願っていますC＃

Answer 1

のでコーディングしています。分散を計算するためのset of algorithmsがあり、それぞれが独自のプロパティを持ち、すべてがかなり高速です。