R编程中的 Kolmogorov-Smirnov 检验

Kolmogorov-Smirnov（KS）检验是一种用于检验两个样本是否来自同一个分布的非参数检验方法。在R编程中，可以使用ks.test()函数进行KS检验。

函数介绍

ks.test()函数的语法如下：

ks.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), exact = NULL, correct = TRUE)

参数说明：

• x：第一个数据样本
• y：第二个数据样本
• alternative：备择假设，可取值为"two.sided"（默认值）、"less"和"greater"
• exact：是否精确计算p值，可取TRUE或FALSE，NULL表示自动选择
• correct：是否进行连续性校正，可取值为TRUE（默认值）或FALSE

函数返回一个KS检验结果的列表，其中包括以下值：

• D：KS统计量
• p-value：P值
• alternative：备择假设
• method：使用的方法（KS检验）

例子

下面是一个使用ks.test()函数进行KS检验的例子：

set.seed(123)
x <- rnorm(50)
y <- rnorm(50, mean = 2)
ks.test(x, y)

这个例子中，x和y是两个正态分布随机数，我们使用ks.test()函数进行KS检验。运行代码后输出结果如下：

	Two-sample Kolmogorov-Smirnov test

data:  x and y
D = 0.86, p-value = 2.987e-11
alternative hypothesis: two-sided

可以看到，KS统计量为0.86，p值为2.987e-11，这意味着我们可以拒绝两个样本来自同一分布的原假设。

总结

KS检验是一种常用的比较两个样本是否来自同一分布的方法，在R编程中，我们可以使用ks.test()函数进行KS检验，得到KS统计量和p值等结果。