R Langauge를 이용한 Kolmogorov-Smirnov 테스트의 적합성

Question

적합도 테스트를 통해 변수의 경험적 분포 (여기 도시 크기)가 알려진 이론적 분포 (여기서는 파레토 분포)를 따르는 지 여부를 테스트 할 수 있습니다.

도시 코드는 this link입니다. 이 테스트의 귀무 가설은 가정 된 분포가 허용 가능한 반면 대체 대립은 데이터가이 분포를 따르지 않는다는 것입니다. 일반적인 구조는 here입니다.

R 언어로 프로그램하고 싶습니다. 나는 미국 도시 크기로 구성된 내 데이터의 적합성을 확인하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션을하고 싶다.

나의 경험적 분포는 미국 도시 크기입니다. 내 데이터가 파레토 배포본과 일치하는지 테스트하고 싶습니다. 위의 주어진 이미지에서 모든 함수는 P 값을 계산하기 위해 정의됩니다. "dgof"이라는 패키지가 있고 Kolmogorov-Smirnow 테스트를 실행하는 명령이 ks.test(x, y,alternative = c("two.sided", "less", "greater"))인데 위의 상황에 적용하는 방법을 모르겠습니다.

data<-read.csv("C:/Users/Shah/Desktop/US data 452 cities 2000.csv") 
attach(data) 
y<-Population 
require(dgof) 
x<-rlnorm(100,5,1) 
ks.test(x, y,alternative = c("two.sided", "less", "greater"), 
    exact = NULL, tol=1e-8, simulate.p.value=TRUE, B=1000) 

Answer 1

먼저 ks.test() 기능이 어떻게 작동하는지 이해하십시오. Read the reference for ks.test().

는 자, 당신이 data라는 data.frame에로드 된 데이터를 가지고, 당신은 population라는 칼럼에서 KS 테스트를 수행 할 말을하자, 당신은 당신의 데이터가 파레토 분포에 의해 장착 어떠했는지를 테스트합니다. actuar 패키지에는 두 개의 매개 변수 파레토 분포가 포함되어 있습니다. 물론 매개 변수의 값을 추정해야합니다 (나는 당신에게 그것을 남겨 둡니다).

library(actuar) 
library(stats) 
ks.test(data$population, 'ppareto', shape=yourShapeEstimate, scale=yourScaleEstimate)