Einführung in R by Günter Faes

Autor:Günter Faes
Die sprache: deu
Format: epub
Herausgeber: Books on Demand

Abbildung 67: Anpassungstest-Beispiel Kolmogorov-Smirnov

Der Aufruf des Kolmogorov-Smirnov-Tests ks.test(), zeigt folgendes Resultat:

> ks.test(Wirkstoffe$Wirkstoff.A, KS_Vergleich$Vergleich)

Two-sample Kolmogorov-Smirnov test

data: Wirkstoffe$Wirkstoff.A and Vergleich

D = 0.1, p-value = 0.6994

alternative hypothesis: two.sided

Die Funktion ks.test liefert einen p-value = 0.6994 und somit trifft die H0-Hypothese auf Gleichheit der Verteilungen zu 69,94 % zu.

Kommen wir kurz zur Grafik zurück! Vielleicht haben Sie es gemerkt, obige grafische Darstellung ist auf diese Art erstellt worden, um Ihnen die Möglichkeiten über split.screen nahe zubringen. Mit close.screen(all.screens=T) können Sie beide Grafikfenster schließen, um zum Ausgangszustand zurück zu kehren.

Es geht auch einfacher, indem die Vergleichsverteilung Verteilung als gestrichelte Linie eingezeichnet wird (Abbildung 68):

> hist(Wirkstoffe$Wirkstoff.A, main = "Wirkstoff A", xlab = "Gehaltsbereich", ylab = "Rel. Häufigkeit", freq = F)

> lines(density(Wirkstoffe$Wirkstoff.A))

># Attribut lty = 2 erzeugt eine gestrichelte Linie:

> lines(density(KS_Vergleich$Vergleich), lty = 2)

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