Gibt es einen Anderson-Darling-Fit-Test für zwei Datensätze?


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Ich weiß, dass ad.test () zum Testen der Normalität verwendet werden kann.

Ist es möglich, ad.test zu erhalten, um die Verteilungen aus zwei Datenproben zu vergleichen?

x <- rnorm(1000)
y <- rgev(2000)
ad.test(x,y)

Wie kann ich den Anderson-Darling-Test an 2 Proben durchführen?


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Der Wikipedia-Artikel zum AD-Test erwähnt dies unter der Überschrift "Nichtparametrische K-Sample-Tests". Die Referenz, ein JASA-Artikel von Sholz und Stephens aus dem Jahr 1987, ist unter cithep.caltech.edu/~fcp/statistics/hypothesisTest/… frei verfügbar .
whuber

Wenn die Frage lautet: Wie kann ich das in R machen (wie das Tag andeutet): Gute Frage (+1) (und die Antwort lautet wahrscheinlich: Rig it yourself), wenn auch hier etwas verlegt ( StackOverflow ist ein besserer Ort für diese Art der Frage).
Nick Sabbe

@Nick Das Finden oder Implementieren eines GoF-Tests, ob in R oder einer anderen Sprache, passt genau zu unserem Interesse an allen statistischen Dingen.
whuber

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@whuber: Ich stehe korrigiert: Ich habe gerade den relevanten Teil der FAQ gelesen. Trotzdem ist es eine dünne Linie zwischen Liebe und Hass. Aber ich habe nicht für die Migration gestimmt :-)
Nick Sabbe

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@ Nick Ich stimme der dünnen Linie zu. Wenn sich eine Frage nur auf die Mechanik der Programmierung konzentriert, wird ihre Angemessenheit hier zweifelhaft. Sie können regelmäßige Diskussionen darüber auf Meta finden.
whuber

Antworten:


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Paket adkwurde durch Paket ersetzt kSamples:

Versuchen:

install.packages("kSamples")  
library(kSamples)
ad.test(runif(50), rnorm(30))

Die kSamples::ad.testFunktion ist ziemlich langsam. Gibt es eine effizientere Alternative?
Nemesi

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