可视化ggplot2中的Kolmogorov-Smirnov统计量

Question

Kolmogorov-Smirnov统计量被定义为经验和假设累积分布函数之间的最大距离。我认为最好是使用图来定位最大差异，而不是看数字。

我知道如何绘制经验分布函数

P1 < -qplot（RNORM（30），STAT = “ECDF”，GEOM = “步”）

但你能不能请告诉我如何在同一图上添加理论分布的累积分布函数？对我而言，理论分布是标准正态分布，但我对每个分布函数的推广感兴趣。

谢谢。

Answer 1

如果你想使用ggplot，只是做

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

你可以找到的最大距离，如果你有

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

喜欢并添加到情节与

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