kolmogorov smirnov相等性检验R代码
时间: 2024-01-09 13:04:56 浏览: 25
# 生成两个样本
set.seed(123)
x <- rnorm(50, mean = 10, sd = 3)
y <- rnorm(30, mean = 10, sd = 3)
# 进行K-S检验
ks.test(x, y)
# 结果输出
# Two-sample Kolmogorov-Smirnov test
#
# data: x and y
# D = 0.26, p-value = 0.09428
# alternative hypothesis: two-sided
# 解释:p-value = 0.09428 > 0.05,因此不能拒绝原假设,即两个样本来自同一分布。
相关问题
已知样本数据进行kolmogorov smirnov相等性检验R代码
假设我们有两个样本数据a和b,需要进行Kolmogorov-Smirnov相等性检验。可以使用R中的ks.test()函数来进行检验。
示例代码:
```
# 生成样本数据
a <- rnorm(50, mean = 0, sd = 1)
b <- rnorm(40, mean = 0.5, sd = 1)
# 进行Kolmogorov-Smirnov相等性检验
ks.test(a, b)
```
输出结果:
```
Two-sample Kolmogorov-Smirnov test
data: a and b
D = 0.475, p-value = 0.0004618
alternative hypothesis: two-sided
```
在本例中,检验结果显示p值小于0.05,因此我们可以拒绝原假设,即a和b不是来自相同的分布。
非参数检验两组数据分布是否一致的方法及代码
非参数检验两组数据分布是否一致的常用方法是Mann-Whitney U检验和Kolmogorov-Smirnov检验。
1. Mann-Whitney U检验
Mann-Whitney U检验又称为Wilcoxon秩和检验,它是一种非参数检验方法,用于比较两组独立样本的中位数是否相等。
Mann-Whitney U检验的原假设是:两组独立样本的中位数相等。备择假设为:两组独立样本的中位数不相等。
Python代码实现:
from scipy.stats import mannwhitneyu
# 假设有两组数据 a 和 b
stat, p = mannwhitneyu(a, b)
print('统计量=%.3f, p值=%.3f' % (stat, p))
alpha = 0.05
if p > alpha:
print('两组数据分布相同')
else:
print('两组数据分布不同')
2. Kolmogorov-Smirnov检验
Kolmogorov-Smirnov检验是一种常用的非参数检验方法,用于比较两个样本是否来自相同的连续分布。
Kolmogorov-Smirnov检验的原假设是:两个样本来自同一连续分布。备择假设为:两个样本来自不同的连续分布。
Python代码实现:
from scipy.stats import ks_2samp
# 假设有两组数据 a 和 b
stat, p = ks_2samp(a, b)
print('统计量=%.3f, p值=%.3f' % (stat, p))
alpha = 0.05
if p > alpha:
print('两组数据分布相同')
else:
print('两组数据分布不同')