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...
综上所述，KolmogorovSmirnov检验和置换检验是两种有效的手段，用于比较两个年份股票收益分布的相似性。在R语言中，可以轻松实现这两种检验，并通过可视化手段辅助理解检验结果。
KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常用。 Kolmogorov-Smirnov检验优点和缺点...
R语言KolmogorovSmirnov检验
在正式检验收益密度之间差异的方法中，Kolmogorov-Smirnov检验和置换检验（Permutation Test）是两种常用手段。Kolmogorov-Smirnov检验基于经典的统计理论，通过比较两个分布的累积分布函数（CDF）来评估它们的相似性。置换检验则是一种现代方法，它通过模拟来评估两个样本是否来自相同的分布。首先，我们从价格数据...
R语言中的Kolmogorov-Smirnov检验 ks.test(x,y,..., alternative=c("two.sided","less","greater"), exact=NULL) R语言中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或者一个真正的累积分布 函数如pnorm,只对连续CDF有效。第三个参数为指明是单侧检验还是双...
如下图,R语言中K-S检验(Kolmogorov-Smirnovtest)结果中的p-value是什么意思呢?是否应该是越大越好?捕获KS.PNG 计算模拟 程序代码
R语言中的 Kolmogorov-Smirnov 检验 ks.test(x, y, ..., alternative = c("two.sided", "less", "greater"), exact = NULL) R语言中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或者一个真正的累积分布函数如pnorm,只对连续CDF有效。第三个参数为指明是...
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,最大值是0.067,根据极限分布,P值是0.3891。所以没有证据表明2018年的分布与其他的分布有任何不同。 让我们来看看置换检验。主要原因是,鉴于Kolmogorov-Smirnov 检验是基于极限分布的,为了使其有效,我们需要大量的观察结果。但是现在我们不必像过去那样依赖渐进法,因为...