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R 将 KS 测试逐行应用于 2 个矩阵

2024-03-07

我在 R 中有两个矩阵 A 和 B，行数相同，但列数不同。

我想运行一个柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验 https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/ks.test.html每个矩阵逐行。也就是说，第一个测试是ks.test(as.vector(A[1,]), as.vector(B[1,])，第二个是ks.test(as.vector(A[2,]), as.vector(B[2,])等等。理想情况下，将每个测试的结果存储在向量或数据框中。

我估计mapply是合适的，但它总是给我带来比预期更多的结果。我认为它是逐个元素而不是逐行执行测试。这是我的代码块：mapply(ks.test, x=A, y=B)

当我简单地运行时，仅测试第一行并不能按预期工作：mapply(ks.test, x=as.vector(A[1,]), y=as.vector(B[1,]))

如何获得所需的 N 输出p-values其中 N 是我的原始矩阵的行数。？

这是我的每个矩阵的第一行的样子：

> A[1,]

[1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0

> B[1,]

 V1  V2  V3  V4  V5  V6  V7  V8  V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 V21 V22 V23 V24 V25 V26 V27 V28 V29 V30 V31 V32 V33 V34 V35 V36 
  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0

你可以得到你想要的sapply用于行索引

sapply(1:nrow(A), function(i) ks.test(as.vector(A[i,]), as.vector(B[i,])))

实际上，看起来唯一有趣的部分是 p 值，因此可以通过以下方式简化

sapply(1:nrow(A), function(i) ks.test(as.vector(A[i,]), as.vector(B[i,]))$p)
[1] 0.01587302 0.01587302 0.01587302 0.01587302
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r

mapply

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