迈克尔・A・斯蒂芬斯（Michael A. Stephens）

加拿大统计学家，长期研究经验分布函数 EDF 类拟合优度检验：Anderson‑Darling、Cramér‑von Mises、K-S 检验，是这一类检验的集大成者。

原始 AD、CvM 检验：当分布参数（均值、标准差）从样本估算出来（复合假设，日常 99% 场景），原始临界值表不能直接使用，P 值不准。

Stephens 大量蒙特卡洛模拟，算出不同样本量、不同分布（正态 / 韦伯 / 指数等）对应的修正临界值，给出可查表的 P 值（1974/1986）。

• 针对参数由样本估计的场景（最常见：均值、标准差从数据算出，不是预先给定），修正 AD 统计量、提供分位数表；
• 区分不同分布（正态、指数、韦伯等），不同样本量 n 对应的临界值；
• Minitab 的 P 值就是直接引用 D’Agostino & Stephens 这本书的表 4.8–4.22，表中没有的值用插值算出 P 值

👉 Minitab 正态 AD 检验，A² 统计量公式不变，但 P 值查表就是用 Stephens 这套表。

他同时完善 Cramér‑von Mises、Watson 检验、K-S 检验的修正临界值，EDF 这一族拟合优度检验，现代工程软件实现基本都参考他的成果。