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...
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。
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 正常人的脉搏平均每分钟72次,某医生测得10例四乙基铅中毒患者...
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...
Kolmogorov - Smirnov检验里不应该有连结 结论: 试验组p=0.9771>0.05,对照组p=0.9368>0.05,所以检验试验组和对照组的的数据是来自正态分布 ③Pearson拟合优度2检验 源代码及运行结果:(复制到此处,不需要截图) >x<-c(-0.70,-5.60,2.00,2.80,0.70,3.50,4.00,5.80,7.10,-0.50,2.50,-1.60,1.70,3.00,0.40,4.50...
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...
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...
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。
#alternative表示备择假设,two.sided(缺省),双边检验(H1:μ≠H0),less表示单边检验(H1:μμ0), #mu表示原假设μ0,paired表示是否配对样本T检验,conf.level置信水平,即1-α,通常是0.95,var.equal是逻辑变量,var.equal=TRUE表示两样品方差相同,var.equal=FALSE(缺省)表示两样本方差不同。
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. ...