R软件包(DGOF)discrete Case中的Kolmogorv -Smirnov测试

Question

我有以下数据，

Data <- c(8, 15,  8, 10,  7,  5,  2, 11,  8,  7,  6,  6,  4,  6, 10,
          3,  9,  7, 15,  6,  5,  9,  8,  3,  3,  8,  5, 14,  8, 11,
          8, 10,  7,  4,  6,  4,  6,  7, 11,  7,  8,  7,  8,  6,  5,
          12,  7,  8, 13, 10,  6,  9,  7) 

我想使用dgof软件包在R中进行KS测试，但不知道如何使用它。我还符合上述数据的二项式和泊松分布。

现在，我想使用KS测试来识别哪种模型（二项式或泊松）代表数据。

谢谢。

Answer 1

首先您有两个问题。

1. Kolmogorov的测试不适用于连续分布。kolmogorov-smirnov拟合优度测试
2. 它与数据有联系。

即使我想应用测试，它将以以下方式进行，消除重复值并使用泊松和二项式分布的最大似然估计器。

x <- unique(Data)
ks.test(x,"ppois",lambda <- mean(x))
    One-sample Kolmogorov-Smirnov test
data:  x
D = 0.2058, p-value = 0.5273
alternative hypothesis: two-sided
ks.test(x,"pbinom",n <- length(x),p <- mean(x)/n)
    One-sample Kolmogorov-Smirnov test
data:  x
D = 0.3126, p-value = 0.103
alternative hypothesis: two-sided

我们可以得出结论，泊松模型最能代表数据，而不依赖于p值。