已知样本数据进行kolmogorov smirnov相等性检验R代码
时间: 2024-01-09 12:04:51 浏览: 21
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。
相关问题
kolmogorov smirnov相等性检验R代码
# 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。
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。
```r
# 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。