r - 比较内核密度估计图

标签 r kernel-density

我实际上是R和统计信息的新手。

确定两个样本(2个向量)的密度估计。
我已经使用R完成此操作,并使用核密度估计获得了2个样本的2条密度曲线。

无论如何,有没有要定量比较两个样本的密度估算值有多相似/不相似?

我试图找出哪些数据样本展示具有与特定分布类似的分布。

我正在使用R语言...有人可以帮忙吗.. ??

最佳答案

您可以使用Kolmogorov-Smirnov测试(ks.test)比较两个分布。 Cramer-von-Mises检验是另一种检验。在此PDF Fitting Distributions with R中,它们还列出了可用的其他测试(尽管nortest包中他仅使用正常性测试)。

关于r - 比较内核密度估计图,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/5699123/

相关文章:

在 R Shiny 应用程序中重用输入

r - 仅在单击 Shiny 中的操作按钮后才更新服务器上的内容

r - N 在 R 中选择 K 函数不起作用——我错过了什么?

python - seaborn kde 图中的级别是什么意思?

r - 使用 r 找到双峰分布中的局部最小值

R:根据因子顺序分配数字到一个限制,然后重复序列直到结束

r - 计算一个向量中出现在另一个向量中的元素的出现次数

python - Seabornpairplot kde 对角线默认行为

matlab - 使用高斯内核估计向量的 pdf

matplotlib - 如何使用不平衡的分类数据缩放seaborn联合图的边际kdeplot