如何使用 R 自动化柯尔莫果洛夫 - 斯米尔诺夫测试

Question

可以

自动化它（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），这对我来说很烦人。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，），以及不同的 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。
• 当原假设为真时，检查水平是否近似良好（例如，取α = 0.10、0.05、0.01）。

非常感谢。

Answer 1

我写了一个函数来获取接受零假设的数字比例，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)
}