ks检验代码r语言 在R语言中,进行K-S检验(Kolmogorov-Smirnov test)可以使用内置的ks.test()函数。这个函数可以用来检验一个样本是否来自特定的分布。例如,如果你想要检验一个样本是否来自正态分布,你可以使用ks.test()函数来进行K-S检验。 下面是一个简单的示例代码,演示如何在R中使用ks.test()函数进行K-S检验...
第1步:将边<E,F>加入R中。 边<E,F>的权值最小,因此将它加入到最小生成树结果R中。 第2步:将边<C,D>加入R中。 上一步操作之后,边<C,D>的权值最小,因此将它加入到最小生成树结果R中。 第3步:将边<D,E>加入R中。 上一步操作之后,边<D,E>的权值最小,因此将它加入到最小生成树结果R中。 第...
2.幂律分布检验 符合y = c * x ^ (-r)的数据分布为幂律分布,是一种比较特殊的分布,且在我们的生活时常出现,我这里的检验思路就是两边各自取对数转换成lny = lnc - rlnx,然后进行线性拟合,如果拟合效果较好,可以说明此数据符合幂律分布。 # coding:utf-8 from sklearn import linear_model import pandas...
在R语言中,ks.test()函数是stats包中自带的函数,用于进行Kolmogorov-Smirnov检验。其基本用法如下所示: ```R ks.test(x, "pnorm", mean = m, sd = s) ``` 其中,参数x为待检验的数据,"pnorm"表示所要检验的理论分布,mean和sd分别为理论分布的均值和标准差。该函数返回一个包含检验统计量和p值的结果...
R语言ks.test位于stats包(package)。 说明 执行一个或两个样本Kolmogorov-Smirnov 测试。 用法 ks.test(x,...)## Default S3 method:ks.test(x, y,..., alternative = c("two.sided","less","greater"), exact =NULL, simulate.p.value =FALSE, B =2000)## S3 method for class 'formula'ks.te...
2.基于R语言的疾病制图中自适应核密度估计的阈值选择方法 3.WinBUGS对多元随机波动率模型:贝叶斯估计与模型比较 4.R语言回归中的hosmer-lemeshow拟合优度检验 5.matlab实现MCMC的马尔可夫切换ARMA – GARCH模型估计 6.R语言区间数据回归分析 7.R语言WALD检验 VS 似然比检验 ...
2.基于R语言的疾病制图中自适应核密度估计的阈值选择方法 3.WinBUGS对多元随机波动率模型:贝叶斯估计与模型比较 4.R语言回归中的hosmer-lemeshow拟合优度检验 5.matlab实现MCMC的马尔可夫切换ARMA – GARCH模型估计 6.R语言区间数据回归分析 7.R语言WALD检验 VS 似然比检验 ...
以下是使用R语言进行KS检验的示例代码: # 导入必要的包(如果没有安装,请先安装) library(stats) # 设定随机种子(用于复现结果) set.seed(123) # 生成指数分布的样本数据(示例) sample_data <- rexp(100, rate = 0.5) # 执行KS检验 ks_result <- ks.test(sample_data, "pexp", rate = 0.5) # 输...
2.基于R语言的疾病制图中自适应核密度估计的阈值选择方法 3.WinBUGS对多元随机波动率模型:贝叶斯估计与模型比较 4.R语言回归中的hosmer-lemeshow拟合优度检验 5.matlab实现MCMC的马尔可夫切换ARMA – GARCH模型估计 6.R语言区间数据回归分析 7.R语言WALD检验 VS 似然比检验 ...
注1:在做K-S检验时,有时会有错误提示“Kolmogorov - Smirnov检验里不应该有连结”,这是因为K-S检验只对连续CDF有效,而连续CDF中出现相同值的概率为0,因此R会报错。这也提醒我们,在做正态性检验之前,要先对数据进行描述性分析,对数据整体要先有个大致的认识,这也才后续才能选择正确的检验方法。 注2:K-S检...