r - 在 ggplot2 中可视化 Kolmogorov-Smirnov 统计量

Question

柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫统计量定义为经验累积分布函数与假设累积分布函数之间的最大距离。我认为，与其看数字，不如使用图表来找出最大差异。

我知道如何绘制经验分布函数

p1<-qplot(rnorm(30),stat="ecdf",geom="step")

但是你能告诉我如何在同一个图上添加理论分布的累积分布函数吗？就我而言，理论分布是标准正态分布，但我对每个分布函数的泛化感兴趣。

谢谢。

Answer 1

如果你想使用ggplot，就这样做

set.seed(15)
dd <- data.frame(x=rnorm(30))
ggplot(dd, aes(x)) +
    stat_ecdf() + 
    stat_function(fun = pnorm, colour = "red")

如果您愿意，您可以找到最大距离

ed <- ecdf(dd$x)
maxdiffidx <- which.max(abs(ed(dd$x)-pnorm(dd$x)))
maxdiffat <- dd$x[maxdiffidx]

并将其添加到绘图中

ggplot(dd, aes(x)) +
    stat_ecdf() + 
    stat_function(fun = pnorm, colour = "red") + 
    geom_vline(x=maxdiffat, lty=2)