R语言正态分布进行K-S检验代码
时间: 2023-05-17 12:06:04 浏览: 523
可以使用以下代码进行 R 语言正态分布的 K-S 检验:
# 生成正态分布随机数
set.seed(123)
x <- rnorm(100)
# 进行 K-S 检验
ks.test(x, "pnorm", mean(x), sd(x))
其中,rnorm(100) 生成了 100 个正态分布的随机数,ks.test() 函数进行了 K-S 检验,"pnorm" 表示使用正态分布的累积分布函数,mean(x) 和 sd(x) 分别表示随机数的均值和标准差。
相关问题
k-s检验正态分布结果怎么看
k-s检验用于检验一个样本是否符合某种已知分布(比如正态分布)。在进行k-s检验时,我们关注的是两个统计量:D值和p值。
D值表示样本数据与理论分布的偏离程度,具体来说,D值的大小反映了样本累计分布函数与理论累计分布函数之间的最大差距。D值越小,说明样本数据越接近理论分布。
p值表示拒绝原假设(即样本数据不符合理论分布)的概率。一般来说,如果p值小于显著性水平(通常为0.05或0.01),我们就可以拒绝原假设,认为样本数据不符合理论分布。反之,如果p值大于显著性水平,我们就接受原假设,认为样本数据符合理论分布。
因此,当我们进行k-s检验时,需要关注D值和p值。如果D值小,p值大,就说明样本数据符合理论分布;反之,则不符合。
R语言检验正态分布代码
以下是使用R语言进行正态性检验的示例代码:
1. Shapiro-Wilk检验:
```R
# 创建一个随机样本
x <- rnorm(100)
# 进行Shapiro-Wilk检验
result <- shapiro.test(x)
# 输出检验结果
print(result)
```
2. Kolmogorov-Smirnov检验:
```R
# 创建一个随机样本
x <- rnorm(100)
# 进行Kolmogorov-Smirnov检验
result <- ks.test(x, "pnorm", mean(x), sd(x))
# 输出检验结果
print(result)
```
3. Anderson-Darling检验:
```R
# 创建一个随机样本
x <- rnorm(100)
# 进行Anderson-Darling检验
result <- ad.test(x)
# 输出检验结果
print(result)
```
在实际应用中,你需要将代码中的数据样本替换为你自己的数据,并根据需要选择合适的检验方法。这些函数的参数和用法可以通过R的帮助文档进行详细了解。