r - 从KS测试中找到最大D统计量的位置

我正在使用KS检验比较两个不同的经验累积分布函数，并且我想提取最大检验统计量所在的位置(在ECDF中)。

问题:使用R，是否有便捷的方法可以从ks.test函数中提取出来？

感谢您的所有评论。

最佳答案

您似乎无法从ks.test的输出中提取出这样的位置(可能不是唯一的，顺便说一句)，但是通过模拟密钥计算，您可以获得答案:

compare <- function(x, y) {
  n <- length(x); m <- length(y)
  w <- c(x, y)
  o <- order(w)
  z <- cumsum(ifelse(o <= n, m, -n))
  i <- which.max(abs(z))
  w[o[i]]
}

通过z <- ...进行的计算来自ks.test源，而最后两行(非常清楚)找到了达到最大偏差的位置。

例如，让我们生成两个数据集并进行比较:

set.seed(17)
x <- rnorm(30)
y <- rnorm(20, sd=2/3)
u <- compare(x,y)

u的报告值为0.04946235。要查看这是否正确，请对照ECDF和ks.test的输出进行检查:

e.x <- ecdf(x)
e.y <- ecdf(y)
abs(e.x(u) - e.y(u))
ks.test(x,y)$statistic

两种情况下的输出均为0.4166667，表明完全一致。情况图将阐明正在发生的事情:

plot(e.x, col="Blue", main="ECDF", xlab="Value", ylab="Probability")
plot(e.y, add=TRUE, col="Red")
lines(c(u,u), c(0,1), col="Gray")
lines(c(u,u), c(e.x(u), e.y(u)), lwd=2)

它同时显示了两个ECDF，并用垂直线标记了compare(即u)找到的位置:应该指示两个图达到其最大垂直距离的位置。

关于r - 从KS测试中找到最大D统计量的位置，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/27233738/