R语言KolmogorovSmirnov检验
是一个Brownian bridge. (最大)差异具有已知分布。这是一个极限分布,所以我们需要大量的观测值 n 才能对这个检验有信心。 Kolmogorov-Smirnov 测试 - R 代码 让我们将 2018 年的每日收益与其余收益进行比较,看看基于 Kolmogorov-Smirnov 检验的分布是否相同: # Kolmogorov-Smirnov测试 ### ks.test 我们看到,最大...
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。
Thomas Viehmann (2021). Numerically more stable computation of the p-values for the two-sample Kolmogorov-Smirnov test.https://arxiv.org/abs/2102.08037. 也可以看看 psmirnov。 shapiro.test执行 Shapiro-Wilk 正态性测试。
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法,若两者间的差距很小,则推论该样本取自某特定分布族或两个观测值分布相同。使用函数:ks.test(),在默认安装的stats包中。 说明:ks.test有四个参数,第一个参数x为观测值向量,第二个参数y为第二观测值向量或者累计分布函数...
R语言Kolmogorov-Smirnov检验 Kolmogorov-Smirnov正态性检验 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者 数据符合理论分布。 D=max|f(x)-g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。 R语言中的Kolmogorov-Smirnov检...
第一节:Kolmogorov-Smirnov检验 1.K-S检验的原理与假设 2. R语言中的实现方法 3.示例:使用R进行K-S检验的步骤和结果解读 第二节:Shapiro-Wilk检验 1. S-W检验的原理与假设 2. R语言中的实现方法 3.示例:使用R进行S-W检验的步骤和结果解读 第三节:Anderson-Darling检验 1. A-D检验的原理与假设 2. ...
差异性检验: t检验、秩和检验(如wilcox检验)、Kolmogorov-Smirnov检验 组间差异检验:方差分析、Fisher检验、卡方检验 相关性分析:相关性检验(pearson、spearman和kendall等)、cos相关性检验 基本概念: 1.假设检验是统计推断的一个主要部分 2. 对某一个事情提出疑问,解决疑问的过程往往是先做一个和疑问相关的假设,然...
【R】正态检验与R语言 正态检验与R语言 1.Kolmogorov–Smirnov test 统计学里, Kolmogorov–Smirnov 检验(亦称:K–S 检验)是用来检验数据是否符合某种分布的一种非参数检验,通过比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布来判断是否符合检验假设。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。
是一个 Brownian bridge. (最大)差异具有已知分布。这是一个极限分布,所以我们需要大量的观测值 n 才能对这个检验有信心。 Kolmogorov-Smirnov 测试 - R 代码 让我们将 2018 年的每日收益与其余收益进行比较,看看基于 Kolmogorov-Smirnov 检验的分布是否相同: ...