Я попытался использовать тест Колмогорова-Смирнова для проверки нормальности образца. Это небольшой простой пример того, что я делаю:
x <- rnorm(1e5, 1, 2)
ks.test(x, "pnorm")
Вот результат R дает мне:
One-sample Kolmogorov-Smirnov test
data: x
D = 0.3427, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: two-sided
Значение p очень низкое, тогда как тест должен принимать нулевую гипотезу.
Я не понимаю, почему это не работает.
Как указано в ks.test help, вы должны передать функции ks.test аргументы pnorm. Если вы не уточняете среднее и стандартное отклонение, тест выполняется на стандартном гауссовском распределении.
Здесь вы должны написать:
ks.test(x, "pnorm", 1, 2) #or ks.test(x, "pnorm", mean=1, sd=2)