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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
python - 矛盾する結果 python の ss.kstest と R の ks.test (サンプルが均一に分布しているかどうかのテスト)
サンプルA（n = 25）が均一に分布しているかどうかを確認したいと思います。Pythonでそれを確認する方法は次のとおりです。
これは、(0.2222222222222221, 0.144999771178796239) を返します。つまり、p 値が ~0.15 の場合、検定ではサンプル A が一様分布に由来することを拒否できません。
Rで同じものを計算する方法は次のとおりです。
結果: D = 0.32、p 値 = 0.01195。R を使用すると、通常の有意水準 0.05 で帰無仮説を棄却する必要があります (!!!)
ドキュメントを正しく読んだ場合、両方の関数がデフォルトで両側テストを実行します。また、KS テストは主に連続変数を対象としていることがわかりましたが、これで Python と R によって生成される対照的な近似を説明できますか? あるいは、構文に重大な誤りがありますか?
r - Rのさまざまな基準を使用した分布フィッティング
私が日常的な調査研究を行っている学部生であると考えてください。
次の見積もりを使用して、R で分布フィッティングを見つけてアクセスする (または実装する) 単純で簡単な方法はありますか?
- コルモゴロフ-スミルノフ最小距離推定
- クラメール・フォン・ミーゼスの最小距離推定
- Anderson-Darling 最小距離推定
- 最尤推定
私は、さまざまな R パッケージに関する大量のドキュメントとリファレンス マニュアルに夢中になりました。
質問は、統計自体よりもRソフトウェアシステムの使用に関連しているため、SOでここで質問しました。
python-2.7 - KS テスト結果から有意水準、アルファを取得しますか?
コルモゴロフ-スミルノフ検定の結果の有意水準/アルファ水準 (最終的には信頼水準を取得するため) を見つけようとしていますが、これはどこにも十分に説明されていないように見えるため、頭がおかしくなっているように感じます (理解します。）
コーシー、ガウス、スチューデント t、ラプラスの 4 つの確率分布関数のいずれかから得られるかどうかを確認したいサンプル データがあります。(私は 2 サンプル テストを行っていません。)
Cauchy のサンプル コードは次のとおりです。
この関数を自分のデータに適合させ、コーシー分布に適合する確率が最も高いスケール パラメーター (ガンマ) を返そうとしています。対応する ks 統計と p 値も返されます。これは、任意のデータ ポイントと分布曲線ポイントの間の距離が最小になる曲線である最小の ks 統計を見つけることによって行われると考えました。ただし、特定のスケール/ガンマ値を見つけて、サンプル データがコーシー分布からのものである確率を見つけることができるように、「アルファ」を見つける必要があることに気付きました。
「アルファ」を見つける方法を説明しようとして多くの情報源を参照しましたが、コードでこれを行う方法がわかりません。
助けと洞察をありがとう！