R语言---分布检验

R语言对随机变量的分布进行检验,采用的是非参数统计的方法。本文将采Kolmogorov-Smirnov检验,具体代码如下:

比如正态性检验:

x <- rnorm(50)#产生数据
ks.test(x, 'pnorm')

运行上面代码输出结果如下:

> x <- rnorm(50)
> ks.test(x, 'pnorm')


        One-sample Kolmogorov-Smirnov test


data:  x
D = 0.14897, p-value = 0.1964
alternative hypothesis: two-sided

这个检验的假设是:H0:该分布是正态分布,H1:该分布不是正态分布

从输出的P-value来看是没有充分理由不接受原假设。


至于其他分布的检验,可以类似操作,只不过是把ks中的‘rnorm’改为其他的分布,如:指数:‘rexp’等

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