学习笔记,仅供参考,有错必纠

参考自:《R的极客理想》-- 张丹


文章目录

  • R开发
    • 分布检验

R开发

分布检验

  • 均匀分布的分布检验

Kolmogorov-Smirnov连续分布检验是检验单一样本是不是服从某一预先假设的特定分布的方法。把样本数据的累计频数分布与特定理论分布相比较,若两者间的差距很小,则推论该样本取自某特定分布族。

均匀分布检验的原假设为H0:数据集符合均匀分布;

备择假设为H1:样本所来自的总体分布不符合均匀分布。

R实现:

#生成服从均匀分布的1000个点
S <- runif(1000)
ks.test(S, "punif")
#输出One-sample Kolmogorov-Smirnov testdata:  S
D = 0.027784, p-value = 0.4229
alternative hypothesis: two-sided

p值>0.05,不能拒绝数据集符合均匀分布的原假设。

  • 正态分布的分布检验

Shapiro-Wilk正态分布检验用来检验数据是否符合正态分布,同线性回归的方法一样,是检验其与回归曲线的残差。

R实现:

#生成服从正态分布的1000点
S <- rnorm(1000)
shapiro.test(S)
#输出Shapiro-Wilk normality testdata:  S
W = 0.99785, p-value = 0.2261

p值>0.05,不能拒绝数据集符合正态分布的原假设。这里用Kolmogorov-Smirnov进行检验得到的结果是一样的。

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