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。

相关问题

r语言ks检验正态分布

在R语言中，Kolmogorov-Smirnov检验（KS检验）是一种用于检验数据是否符合某个分布的非参数检验方法。在正态分布的情况下，KS检验可以用于检验数据是否符合正态分布。KS检验的原假设是数据符合指定的分布，备择假设是数据不符合指定的分布。在R语言中，ks.test()函数可以用于执行KS检验。具体来说，ks.test(x, "pnorm")可以用于检验数据x是否符合正态分布。其中，pnorm表示正态分布的累积分布函数。如果p值小于显著性水平，则拒绝原假设，即认为数据不符合正态分布。

r语言 ks.test

在R语言中，ks.test函数用于执行Kolmogorov-Smirnov检验，该检验用于比较两个样本的分布是否相同。下面是一个示例：

# 创建两个样本数据
x <- rnorm(100) # 正态分布样本
y <- rexp(100) # 指数分布样本

# 执行Kolmogorov-Smirnov检验
result <- ks.test(x, y)

# 输出检验结果
print(result)

上述代码中，我们首先创建了两个样本数据，一个是从正态分布中随机抽取的100个样本，另一个是从指数分布中随机抽取的100个样本。然后，我们使用ks.test函数对这两个样本进行Kolmogorov-Smirnov检验，并将结果保存在result变量中。最后，我们打印出检验结果。

请注意，上述示例中的数据分布只是为了演示目的而随机生成的，并不代表实际数据。你可以根据自己的需求替换为真实的数据。