如何使用 R 自动化 Kolmogorov - Smirnov 测试？答案

【问题标题】：How to automatise Kolmogorov - Smirnoff tests using R?如何使用 R 自动化 Kolmogorov - Smirnov 测试？
【发布时间】：2012-10-14 04:08:44
【问题描述】：

可以自动化（使用循环、函数或其他东西）吗？目前我正在“手动”完成所有工作（换句话说，一步一步），这对我来说非常烦人。我使用 kstest()。

考虑原假设 H0 : X ∼ N(0, 1)。

对于不同的 µ 值（例如 µ = 0, 0.25, 0.50, 0.75, 1,）和不同的 n 值（例如 n = 25, 50, 100），请执行以下步骤：

从 N(µ, 1) 生成 1000 个样本。
对于每个样本，检验假设 H0：X ∼ N(0, 1)。
获取每种情况下的拒绝频率。
检查当原假设为真时水平是否近似（例如，取 α = 0.10, 0.05, 0.01）。

非常感谢。

【问题讨论】：

听起来您可能想研究 ?replicate 下的示例以及同一帮助页面中的各种应用功能。您也许可以“矢量化”并避免大量循环。

标签： r loops automation statistics

【解决方案1】：

我写了一个函数来获取接受原假设的数字的比例，当你输入$\mu$、n和$\alpha$时：

library(stats)
anxo <- function(mu, n, alpha){
  prop <- 0
  for (i in 1:n) {
     x <- rnorm(1000, mu, 1)
     if (ks.test(x, pnorm)$p.value > alpha) {
     prop <- prop + 1
     }
  }
  return(prop/n)
}

【讨论】：