使用Marsaglia & Marsaglia 的代码，并进行二等分搜索，可以发现 0.001 的临界值在 5.9694 左右。这将适用于引用的维基百科文章中的“案例 1”。我不确定如何转换为“案例 4”。

您可以使用模拟（这不是一个新想法，这是 Gosset/Student 导出原始 t 表的方式（但我们有比他更快的工具））。

从感兴趣的样本大小的正态分布（或至少与计算机可以接近的分布）生成一个伪随机样本，并计算该样本的 Anderson Darling 统计量。现在重复这个过程几百万次（或者可能不止几次，这取决于你想要的精确度）。0.1% 的临界值将是 0.1% 或 99.9% 的百分位数。

但是，我很难想象一个有用的问题可以通过 0.1% 显着性的 Anderson-Darling 检验来回答。您要回答的问题是什么？