R語言學習系列25-K-S分布檢驗與正態(tài)性檢驗分析

23.K-S分布檢驗與正態(tài)性檢驗（一）假設檢驗什么是假設檢驗？實際中，我們只能得到抽取的樣本（部分）的統(tǒng)計結果，要進一步推斷總體（全部）的特征，但是這種推斷必然有可能犯錯，犯錯的概率為多少時應該接受這種推斷呢？為此，統(tǒng)計學家就開發(fā)了一些統(tǒng)計方法進行統(tǒng)計檢定，通過把所得到的統(tǒng)計檢定值，與統(tǒng)計學家樹立了一些隨機變量的概率分布進行對比，我們可以知道在百分之多少的機遇下會得到目前的結果。倘若經比較后發(fā)現(xiàn)，涌現(xiàn)這結果的機率很少，即是說，是在時機很少、很罕有的情況下才出現(xiàn)；那我們便可以有信念地說，這不是巧合，該推斷結果是具有統(tǒng)計學上的意義的。否則，就是推斷結果不具有統(tǒng)計學意義。假設檢驗的基本思想——小概率反證法思想小概率思想是指小概率事件（P<a,a=0.05或0.01）在一次試驗中基本上不會發(fā)生。反證法思想是先提出原假設（H0）,再用適當?shù)慕y(tǒng)計方法確定假設成立的可能性（P值）大小，如可能性?。≒Wa），則認為原假設不成立，若可能性大，則還不能認為備擇假設（H1）成立。原假設與備擇假設原假設與備擇假設是完備且相互獨立的事件組，一般，原假設（H0）—-研究者想收集證據予以反對的假設；備擇假設（H1）—-研究者想收集證據予以支持的假設；假設檢驗的P值，就是在H0為真時，觀察到的差異來源于抽樣誤差的可能性大小。假設檢驗判斷方法有：臨界值法、P值檢驗法。四、假設檢驗分類及步驟（以t檢驗為例）雙側檢驗.原假設H0：-與備擇假設H1：pWp0;.根據樣本數(shù)據計算出統(tǒng)計量t的觀察值t0；in.p值=p{iti三itoi}=t0的雙側尾部的面積；W.若P值Wa（在雙尾部分），則在顯著水平a下拒絕H0；若P值,a,則在顯著水平。下接受H0；注意：a為臨界值，看P值在不在陰影部分（拒絕域），空白部分為接受域。臨界值樣本統(tǒng)計量臨界值置信水平抽樣分布拒絕人拒絕一左側檢驗.原假設H0：口,備擇假設H1：…0；.根據樣本數(shù)據計算出統(tǒng)計量t的觀察值t0(<0)；in.p值=P{twt0}=t0的左側尾部的面積；W.若P值Wa(在左尾部分)，則在顯著水平a下拒絕H0；若P值,a,則在顯著水平。下接受H0；右側檢驗.原假設H0：哼燈備擇假設H1：四邛0；.根據樣本數(shù)據計算出統(tǒng)計量t的觀察值t0(>0)；n.p值=P{t三t0}=t0的右側尾部的面積；W.若P值Wa(在右尾部分)，則在顯著水平a下拒絕H0；若P值,a,則在顯著水平。下接受H0；樣本統(tǒng)計量臨界值觀察到的樣本統(tǒng)計量抽樣分布埋侑水平右側檢驗(二)K-S分布檢驗Kolmogorov-Smirnov檢驗，用來檢驗一組樣本數(shù)據是否服從某已知分布，或兩組樣本數(shù)據是否服從相同分布。用函數(shù)ks.test()實現(xiàn)，基本格式為：ks.test(x,y,...,alternative=,exact=NULL)其中，x為樣本數(shù)據；y為分布名(此時…為該分布的參數(shù))或樣本數(shù)據；alternative設置是"two.sided，雙側檢驗(默認)、"less"左側檢驗、"greater”右側檢驗；exact設置是否計算精確p值，默認NULL。1.K-S單樣本總體分布檢驗用來檢驗樣本數(shù)據是否服從某已知分布。它是一種基于經驗分布函數(shù)的檢驗，令D=supIF(x)-F(x)In n0n其中，F(xiàn)(x)為一組隨機樣本的累計概率分布函數(shù)，F(xiàn)(x)為真實的分n0布函數(shù)。當nT6時，D的極限分布滿足：n工(-1)jexp(—2j2九2),九〉0P{JnD〈九}fK(九)二1n j=-80, X<0原假設H：F二F即分布相同；備擇假設H：二者分布不同。0n0 *1X=c(420,500,920,1380,1510,1650,1760,2100,2300,2350)#某設備10次無故障工作時間的數(shù)據lambdav-mean(X)lambda[1]1489ks.test(x,"pexp”,1/lambda)#檢驗是否服從參數(shù)為1/1489的指數(shù)分布One-sampleKolmogorov-Smirnovtestdata:XD=0.30418,p-value=0.2563alternativehypothesis:two-sidedP值=0.2563>0.05，接受原假設H0，即服從指數(shù)分布。2.兩獨立樣本K-S同分布檢驗假定有分別來自兩個獨立總體的兩個樣本，要檢驗是否服從同一分布。設兩個樣本的樣本量分別為n和n，累積經驗分布函數(shù)分別為12F(x)和F(x)，令D=F(x)-F(x)，則統(tǒng)計量1 2 j1j2jZ二maxIDI.:nin2

jjnn+n1 2近似服從正態(tài)分布。原假設H：F二F服從同一分布；備擇假設H:不服從同一分012 1布。xx=c(0.61,0.29,0.06,0.59,-1.73,-0.74,0.51,-0.56,0.39,1.64,0.05,-0.06,0.64,-0.82,0.37,1.77,1.09,-1.28,2.36,1.31,1.05,-0.32,-0.40,1.06,-2.47)yy=c(2.20,1.66,1.38,0.20,0.36,0.00,0.96,1.56,0.44,1.50,-0.30,0.66,2.31,3.29,-0.27,-0.37,0.38,0.70,0.52,-0.71)ks.test(xx,yy)#檢驗兩組數(shù)據是否服從同一分布Two-sampleKolmogorov-Smirnovtestdata:xxandyyD=0.23,p-value=0.5286alternativehypothesis:two-sidedP值=0.5286>0.05,接受原假設，即兩組數(shù)據服從同一分布。注1：在做K-S檢驗時，有時會有錯誤提示"Kolmogorov-Smirnov檢驗里不應該有連結”，這是因為K-S檢驗只對連續(xù)CDF有效，而連續(xù)CDF中出現(xiàn)相同值的概率為0,因此R會報錯。這也提醒我們，在做正態(tài)性檢驗之前，要先對數(shù)據進行描述性分析，對數(shù)據整體要先有個大致的認識，這也才后續(xù)才能選擇正確的檢驗方法。注2：K-S檢驗主要用于定量數(shù)據，而卡方同質性檢驗主要用于分類數(shù)據。(三)正態(tài)性檢驗原假設H0：服從正態(tài)分布；備擇假設H1：不服從正態(tài)分布一、Shapiro-Wilk檢驗(W檢驗)適合在樣本量8WnW50時使用。W檢驗是建立在次序統(tǒng)計量的基礎上，對n個獨立觀測值按非降排序，記為X,X,,X，檢驗統(tǒng)計量：12n[Zna(x —X)]2^W= in+1-i i… Zn(X-X)2i=1i當總體分布為正態(tài)分布時，W值應該接近于1。用函數(shù)shapiro.test()實現(xiàn)，基本格式為：shapiro.test(x)其中，x為樣本數(shù)據。attach(mtcars)shapiro.test(mpg)Shapiro-Wilknormalitytestdata:mpgW=0.94756,p-value=0.1229detach(mtcars)P值=0.1229>0.05,接受原假設，即服從正態(tài)分布。二、Kolmogorov-Smirnov檢驗(D檢驗)適合在樣本量50WnWl000時使用。即將前文的K-S單樣本總體分布檢驗的已知分布，設為正態(tài)分布即可。或者使用Lilliefor檢驗，它是Kolmogorov-Smirnov正態(tài)性檢驗修正，使用nortest包中的函數(shù)lillie.test()實現(xiàn)?；靖袷綖椋簂illie.test(x)其中x為樣本數(shù)據。library(nortest)attach(mtcars)lillie.test(mpg)Lilliefors(Kolmogorov-Smirnov)normalitytestdata:mpgD=0.1263,p-value=0.2171detach(mtcars)P值=0.2171>0.05,接受原假設，即服從正態(tài)分布。三、Jarque-Bera正態(tài)性檢驗是基于偏度和峰度的聯(lián)合分布檢驗法。記偏度為S,峰度為K,則統(tǒng)計量：JB=n-k-(S2+K)~X2(2)6 4用tseries包中的使用函數(shù)jarque.bera.test()實現(xiàn)，基本格式:jarque.bera.test(x)其中，x為樣本數(shù)據。library(tseries)attach(mtcars)jarque.bera.test(mpg)JarqueBeraTestdata:mpgX-squared=2.2412,df=2,p-value=0.3261detach(mtcars)P值=0.2412>0.05,接受原假設，即服從正態(tài)分布。注：還可以使用nromtest包中的函數(shù)jb.norm.test()和ajb.norm.test()，前者參數(shù)除了x之外，多了一個蒙特卡羅模擬值，默認是2000，后者是J-B檢驗的修正，主要解決JB統(tǒng)計量收斂速度慢的缺點。四、其它正態(tài)性檢驗nortest包中還提供了：AD正態(tài)性檢驗函數(shù)ad.test(x),計算統(tǒng)計量A值(越接近0越服從正態(tài)分布)和P值。Cramer-vonMises正態(tài)性檢驗函數(shù)cvm.test(x)Pearson卡方正態(tài)性檢驗函數(shù)pearson.test(x)Shapiro-Francia正態(tài)性檢驗函數(shù)sf.test(x)五、多元正態(tài)性檢驗W檢驗shapiro.test()可推廣到多元正態(tài)性檢驗，使用mvnormtest包中的函數(shù)mshapiro.test()或者使用Q-Q圖檢驗，若有一個pX1的多元正態(tài)隨機向量x,均值為u,協(xié)方差矩陣為2,那么x與u的馬氏距離的平方服從自由度為p的卡方分布。Q-Q圖展示卡方分布的分位數(shù)，橫縱坐標分別是樣本量與馬氏距離平方值。如果點全部落在斜率為1、截距項為0的直線上,則表明數(shù)據服從多元正態(tài)分布。library(MASS)attach(UScereal)y<-cbind(calories,fat,sugars)head(y)caloriesfatsugars[1,]212.12123.03030318.18182[2,]212.12123.03030315.15151[3,]100.00000.0000000.00000[4,]146.66672.66666713.33333[5,]110.00000.00000014.00000[6,]173.33332.66666710.66667#mshapiro.test()函數(shù)檢驗多元正態(tài)性library(mvnormtest)mshapiro.test(t(y))#注意要對y轉置Shapiro-Wilknormalitytestdata:ZW=0.6116,p-value=7.726e-12#Q-Q圖檢驗多元正態(tài)性centerv-colMeans(y)n<-nrow(y)p<-ncol(y)cov<-cov(y)d<-mahalanobis(y,center,cov)coord