使用R的Kolmogorov-Smirnov

Question

长话短说，我想手动为Kolmogorov单样本统计量编写代码，而不是在R中使用ks.test()，据我所知，K测试可以分解为分子和分母之间的比率。我对写分子感兴趣，据我所知，这是观测样本和理论假设之间最大的绝对差别。让我们以下面的情况为例：

         Data    Expected
1  0.01052632 0.008864266
2  0.02105263 0.010969529
13 0.05263158 0.018282548
20 0.06315789 0.031689751
22 0.09473684 0.046315789
24 0.26315789 0.210526316
26 0.27368421 0.220387812
27 0.29473684 0.236232687
28 0.30526316 0.252520776
3  0.42105263 0.365650970
4  0.42105263 0.372299169
5  0.45263158 0.398781163
6  0.49473684 0.452853186
7  0.50526316 0.460277008
8  0.73684211 0.656842105
9  0.74736842 0.665484765
10 0.75789474 0.691523546
11 0.77894737 0.718005540
12 0.80000000 0.735955679
14 0.84210526 0.791135734
15 0.86315789 0.809972299
16 0.88421053 0.838559557
17 0.89473684 0.857950139
18 0.96842105 0.958337950
19 0.97894737 0.968642659
21 0.97894737 0.979058172
23 0.98947368 0.989473684
25 1.00000000 1.000000000

在这里，我想得到最大绝对差(数据期望)。

有人有主意吗？如果有必要的话，我可以重新表述这个问题。谢谢!

Answer 1

我在寻找一个类似于这段代码的答案：

> A <- with(df, max(abs(Data-Expected)))

，其中df是数据框架。

在这里，我得到了每个数据之间的差异和期望，将值转换为绝对值，并从绝对差向量中选择最大值。因此，答案是：

> A
0.082