R与F分布(3) 分布检验

我们依然用Kolmogorov-Smirnov连续分布检验法来检验一个连续分布是否是服从F分布。

原假设为H0:数据集符合F分布
研究假设H1:样本所来自的总体分布不符合F分布。
令F0(x)表示预先假设的理论分布,Fn(x)表示随机样本的累计概率(频率)函数.

统计量D为: D=max|F0(x) - Fn(x)|

D值越小,越接近0,表示样本数据越接近F分布
p值,如果p-value小于显著性水平α(0.05),则拒绝H0

set.seed(1)
data<-rf(1000,1,1,2)
ks.test(data, "pf", 1,1,2)

One-sample Kolmogorov-Smirnov test
data: data
D = 0.0113, p-value = 0.9996
alternative hypothesis: two-sided

D值很小, p-value>0.05,不能拒绝原假设,所以数据集data符合df1=1, df2=1, ncp=2的F分布
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