注意:在做单样本K-S检验或者正态检验时,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。
在做单样本K-S检验或者正态检验时,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,也就是说数据中倘出现相同值,则连续分布的假设不成立,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...
Kolmogorov - Smirnov检验里不应该有连结 > ks.test(y,"pnorm",mean(y),sd(y)) One-sample Kolmogorov-Smirnov test data: y D = 0.11969, p-value = 0.9368 alternative hypothesis: two-sided Warning message: In ks.test(y, "pnorm", mean(y), sd(y)) : ...
注意:在做单样本K-S检验或者正态检验时,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。
可以看到,在对向量f检验时,R语言输出了“Kolmogorov - Smirnov检验里不应该有连结”的警告,这是因为,K-S检验是基于连续累积分布函数的,而连续累积分布中出现相同值的概率为0。也就是说,K-S检验只适用于连续分布的数据,这也是K-S检验与卡方拟合优度检验不同的地方。
如果需要严格考察数据的正态性的话,还需要做一下sw检验或ks检验,其中sw检验要求样本大小必须在3和5000之间,ks检验的问题在于会报错:“Kolmogorov - Smirnov检验里不应该有连结”,解决的方法是加入一点噪声。 shapiro.test(dt$weight) Shapiro-Wilk normalitytestdata: dt...
在做单样本K-S检验或者正态检验时,有时会有错误提示“Kolmogorov - Smirnov检验里不应该有连结”,这是因为K-S检验只对连续CDF有效,而连续CDF中出现相同值的概率为0,也就是说数据中倘出现相同值,则连续分布的假设不成立,因此R会报错。这也提醒我们,在做正态性检验之前,要先对数据进行描述性分析,对数据整体要...
In ks.test(bzh, pnorm) : Kolmogorov - Smirnov检验里不应该有连结 # 因为报错了,说明这个数据集是不适用于ks检测的,根据ks的连续假设,可只数据集中有相同数据的出现,经查证,确实存在相同数据 #nortest包中的lillie.test()是KS检验的修正值 习题10 ...
在做单样本K-S检验或者正态检验时,有时会有错误提示“Kolmogorov - Smirnov检验里不应该有连结”,这是因为K-S检验只对连续CDF有效,而连续CDF中出现相同值的概率为0,也就是说数据中倘出现相同值,则连续分布的假设不成立,因此R会报错。这也提醒我们,在做正态性检验之前,要先对数据进行描述性分析,对数据整体要...
R软件课后习题解第四章- 习题4.1 计算代码如下（极大似然估计）：x<-c(0.1,0.2,0.9,0.8,0.7,0.7)n<- length(x)f<-function(a){n/(a+1)+sum(log(x))} uniroot(f,c(0,1))$root [1] 0.211182 $f.root [1] -3.844668e-05 $iter [1] 5 $estim.prec [1] 6.103516e-05 ...