ks.test 中出现结的时候怎么处理？

Microhimalaya

ks.test 中出现结的时候怎么处理比较好？

20: In ks.test(dataB, dataC) :

p-values will be approximate in the presence of ties

nan.xiao

先用 jitter() 给数据加随机扰动，几乎不影响结果。

Microhimalaya

回复第2楼的肖楠：

data = data + norm(length(data), 0, 0.0001);

这样吗？

还有一个问题，就是双样本的KS检验是否要求必须是正太分布，以前记得KS检验利用的是分位数差值做的检验，但是检验都是基于分布的，也就是说差值最小值应该是满足一定分布的，这个分布是怎样搞出来的。不需要指定样本的分布吗？本人是学生物的，统计方面的理论有点欠缺，嘿嘿。

nan.xiao

先 set.seed(...) 再 jitter(x) 就行。 jitter() 会自动计算扰动的大小，不需要手工加。

两总体的检验应该对分布没有要求。

Microhimalaya

回复第4楼的肖楠：恩，OK ，我试试，哈哈！

zkymath

分布是前提，非正态的话，理论上检验也没什么意义