Ks.test()

在 R 语言中，ks.test() 函数用于执行 Kolmogorov-Smirnov 检验，用于比较观测数据与理论分布之间的差异。Kolmogorov-Smirnov 检验常用于检验两个样本是否来自同一连续分布，或者检验观测数据与某个理论分布是否拟合良好。下面是对 ks.test() 函数的参数进行详细介绍和举例：

函数语法：

ks.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), exact = NULL, ...)

参数说明： - x：一个数据向量或者一个数据矩阵，表示观测数据。 - y：可选参数，一个字符字符串或函数，表示理论分布的名称或函数。如果提供了 y，则会将观测数据与 y 所表示的理论分布进行比较；如果未提供 y，则默认比较观测数据与标准均匀分布。 - alternative：用于指定备择假设的类型。可选值为 "two.sided"（双侧检验，默认值）、"less"（左侧检验）和 "greater"（右侧检验）。 - exact：一个逻辑值或者一个正整数，用于指定是否应该进行精确计算。默认情况下，根据样本量的大小选择适当的近似方法进行计算。 - ...：其他参数，用于传递给 ks.test() 函数的选项。

返回值： 函数返回一个包含 Kolmogorov-Smirnov 检验结果的对象，其中包括统计量、p 值等。

示例： 下面是一个使用 ks.test() 函数进行 Kolmogorov-Smirnov 检验的示例：

# 生成一个服从正态分布的观测数据
set.seed(123)
x <- rnorm(100)

# 使用 ks.test() 进行 Kolmogorov-Smirnov 检验
result <- ks.test(x, "pnorm")

# 打印 Kolmogorov-Smirnov 检验结果
print(result)

在上述示例中，我们首先使用 rnorm() 函数生成一个服从正态分布的观测数据向量 x。然后，我们使用 ks.test() 函数对观测数据 x 进行 Kolmogorov-Smirnov 检验，比较观测数据与标准正态分布进行拟合。最后，我们打印出 Kolmogorov-Smirnov 检验的结果。

请注意，ks.test() 函数还可以用于比较观测数据与其他理论分布，例如指数分布、均匀分布等。你可以根据实际需要传递不同的参数来执行相应的 Kolmogorov-Smirnov 检验，并根据检验结果进行数据分析和解释。