我有超过 10000 个分布的数据，看起来像红色的分布。我想将它们中的每一个与一个参考分布进行比较，比如蓝色的那个。因为有些是单峰的，有些是多峰的，所以我不能对所有这些都使用 t 检验。因此，我正在尝试检测多峰分布以应用条件检验（正态分布的 t 检验，多峰分布的 mann-whithney - 如果有任何其他想法，请告诉我）。有没有办法检测多峰分布？
当我有一个多峰分布并将每个模式与参考进行比较时，我也在考虑拆分模式。这可能吗？我找到了这个 SO 链接，在 R 中计算多峰分布中的模式，但没有找到任何更新的东西。
我尝试 mclust 来查找可以找到多少模式，但它不能很好地工作，因为当分布看起来单峰时它会找到 2 模式。
library(mclust)
clust <- Mclust(data$sample_frequency)
我也试过dip.test
library(diptest)
dip.test(b$sample_frequency)
但同样，p 值并不总是正确的（例如，当图 79 的 p=0.076 时，图 77 将在 p=0.001 时显着）。
欢迎任何帮助/想法！
谢谢！