{"id":1124,"date":"2023-07-27T14:18:37","date_gmt":"2023-07-27T14:18:37","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/kolmogorov-smirnov-test-r\/"},"modified":"2023-07-27T14:18:37","modified_gmt":"2023-07-27T14:18:37","slug":"kolmogorov-smirnov-test-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/kolmogorov-smirnov-test-r\/","title":{"rendered":"Test di kolmogorov-smirnov in r (con esempi)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Il <strong>test di Kolmogorov-Smirnov<\/strong> viene utilizzato per verificare se un campione proviene o meno da una determinata distribuzione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per eseguire un test di Kolmogorov-Smirnov a uno o due campioni in R, possiamo utilizzare la funzione <a href=\"https:\/\/stat.ethz.ch\/R-manual\/R-patched\/library\/stats\/html\/ks.test.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">ks.test()<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial mostra un esempio di come utilizzare questa funzionalit\u00e0 nella pratica.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 1: campione del test Kolmogorov-Smirnov<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di avere i seguenti dati di esempio:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible<\/span>\nseed(0)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#generate dataset of 100 values that follows a Poisson distribution with mean=5\n<\/span>data &lt;- rpois(n= <span style=\"color: #008000;\">20<\/span> , lambda= <span style=\"color: #008000;\">5<\/span> )<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Correlati:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/ppois-ppois-qpois-rpois-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">una guida a dpois, ppois, qpois e rpois in R<\/a><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come eseguire un test di Kolmogorov-Smirnov su questo campione di 100 valori di dati per determinare se provengono da una distribuzione normale:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#perform Kolmogorov-Smirnov test<\/span>\nks.test(data, \u201c <span style=\"color: #993300;\">pnorm<\/span> \u201d)\n\n\tOne-sample Kolmogorov\u2013Smirnov test\n\ndata:data\nD = 0.97725, p-value &lt; 2.2e-16\nalternative hypothesis: two-sided\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dal risultato, possiamo vedere che la statistica del test \u00e8 <strong>0,97725<\/strong> e il corrispondente valore p \u00e8 <strong>2,2e-16<\/strong> . Poich\u00e9 il valore p \u00e8 inferiore a 0,05, rifiutiamo l&#8217;ipotesi nulla. Abbiamo prove sufficienti per affermare che i dati del campione non provengono da una distribuzione normale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo risultato non dovrebbe sorprendere poich\u00e9 abbiamo generato i dati di esempio utilizzando la funzione <strong>rpois()<\/strong> , che genera valori casuali che seguono una <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/distribuzione-del-pesce\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">distribuzione di Poisson<\/a> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 2: test di Kolmogorov-Smirnov a due campioni<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di avere i seguenti due set di dati di esempio:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible<\/span>\nseed(0)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#generate two datasets\n<\/span>data1 &lt;- rpois(n= <span style=\"color: #008000;\">20<\/span> , lambda= <span style=\"color: #008000;\">5<\/span> )\ndata2 &lt;- rnorm( <span style=\"color: #008000;\">100<\/span> )<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come eseguire un test di Kolmogorov-Smirnov su questi due campioni per determinare se provengono dalla stessa distribuzione:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#perform Kolmogorov-Smirnov test<\/span>\nks.test(data1, data2)\n\n\tTwo-sample Kolmogorov\u2013Smirnov test\n\ndata: data1 and data2\nD = 0.99, p-value = 1.299e-14\nalternative hypothesis: two-sided\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dal risultato, possiamo vedere che la statistica del test \u00e8 <strong>0,99<\/strong> e il corrispondente valore p \u00e8 <strong>1,299e-14<\/strong> . Poich\u00e9 il valore p \u00e8 inferiore a 0,05, rifiutiamo l&#8217;ipotesi nulla. Abbiamo prove sufficienti per affermare che i due set di dati campione non provengono dalla stessa distribuzione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Anche questo risultato non dovrebbe sorprendere poich\u00e9 abbiamo generato valori per il primo campione utilizzando la distribuzione di Poisson e valori per il secondo campione utilizzando la <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/la-distribuzione-normale\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">distribuzione normale<\/a> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-shapiro-wilk-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Come eseguire un test di Shapiro-Wilk in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anderson-cheri-prova-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Come eseguire un test di Anderson-Darling in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-normalita-multivariato-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Come eseguire test di normalit\u00e0 multivariati in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il test di Kolmogorov-Smirnov viene utilizzato per verificare se un campione proviene o meno da una determinata distribuzione. Per eseguire un test di Kolmogorov-Smirnov a uno o due campioni in R, possiamo utilizzare la funzione ks.test() . Questo tutorial mostra un esempio di come utilizzare questa funzionalit\u00e0 nella pratica. 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