Kolmogorov-Smirnov检验的r语言代码例子

Kolmogorov-Smirnov检验（KS检验）是一种非参数的假设检验方法，用于检验两个样本是否来自同一个分布。在R语言中，可以使用ks.test()函数进行KS检验。以下是一个KS检验的R代码例子：

假设我们有两个随机变量x和y，需要进行KS检验。

# 生成两个随机变量
x <- rnorm(100, mean = 0, sd = 1)
y <- rnorm(100, mean = 1, sd = 1)

# 进行KS检验
ks.test(x, y)

输出结果如下：

Two-sample Kolmogorov-Smirnov test

data:  x and y
D = 0.59, p-value = 1.071e-08
alternative hypothesis: two-sided

其中，D表示KS统计量，p-value表示检验的双侧P值。由于P值远小于0.05，因此我们可以拒绝原假设，认为x和y不来自同一个分布。

相关问题

R语言 正态性检验代码

在R语言中，我们通常使用Shapiro-Wilk、Kolmogorov-Smirnov (KS) 或者Anderson-Darling (AD) 等统计检验来进行正态性检验。下面是一些基本的例子：

1. **Shapiro-Wilk检验**:

shapiro_test <- shapiro.test(your_data)
print(shapiro_test$p.value)

如果p值大于某个显著性水平（比如0.05），则认为数据接近正态分布。

2. **Kolmogorov-Smirnov检验**:

ks.test <- ks.test(your_data, "pnorm", mean = mean(your_data), sd = sd(your_data))
print(ks.test$p.value)

同样，较大的p值表示正态性。

3. **Anderson-Darling检验**:

ad_test <- ad.test(your_data)
print(ad_test$p.value)

这个测试更敏感于非正态性的偏离。

ks检验 r语言

KS检验（Kolmogorov-Smirnov test）是一种非参数检验方法，用于检验两个样本是否来自同一个分布。在R语言中，可以使用ks.test()函数进行KS检验。

下面是一个KS检验的例子：

假设我们有两个向量x和y，我们想要检验它们是否来自同一个分布。我们可以使用ks.test()函数进行检验。代码如下：

set.seed(123)
x <- rnorm(100, mean = 0, sd = 1)
y <- rnorm(100, mean = 1, sd = 1)

ks.test(x, y)

输出结果为：

Two-sample Kolmogorov-Smirnov test

data:  x and y
D = 0.66, p-value = 4.121e-14
alternative hypothesis: two-sided

p值小于0.05，因此我们可以拒绝原假设，即x和y来自同一个分布。