我怎样才能比较Kolmogorov和Lilieforce在地块上的测试？

我需要比较两种类型的测试，证明Kolmogorov测试比Lilieforce测试差。我需要显示p值分布，这将表明如果参数未知，并且Lilieforce变得准确，Kolmogorov测试变得保守。我试图从kolmogorov测试中获得所有p值：

n = 20
for (i in 1:n){
  x <- rnorm(1000)
  data1<-matrix(x,n,1)
  ks.test(x,pnorm)
  data2<-matrix(ks.test(data1[i,],pnorm,mean(x),sd(x))$p.value,n,1)

  plot(data2,col = "red",lwd = 3,  type ='l')
  curve(punif(x), add = TRUE)
}

n=20
for（1:n中的i）{
如果有人对正确答案感兴趣：

install.packages("nortest")
library(nortest)
p1 <-c()
p1a <-c()
p2 <-c()
a <- 1
s <- 2
for (i in 1:10000){
  x <- rnorm(100, a, s)
  p1<-c(p1,ks.test(x,pnorm, a, s)$p.value)
  p1a<-c(p1a,ks.test(x,pnorm, mean(x),sd(x))$p.value)
  p2<-c(p2,lillie.test(x)$p.value)
}
distribpt1<-ecdf(p1)
distribpt2<-ecdf(p2)
distribpt1a<-ecdf(p1a)

plot(distribpt1,col = "red",lwd = 3, xlim=c(0, 1))
lines(distribpt2,col = "blue",lwd = 3)
lines(distribpt1a,col = "green",lwd = 3)
lines(c(0,1),c(0,1),lwd=2,cex=1.5)

install.packages（“nortest”）
图书馆（nortest）
p1看一看线条（）@Christoph，类似于smth的线条（data2，col=“red”，lwd=3，type='l'）？现在我只得到了几条线条，仅此而已：（据我所知，我必须得到类似于（1,0）的smth对角线）似乎您可以删除问题的第一部分。请简化为一个最小的工作示例。每次调用plot时，它都会重新启动设备。您必须进行plot（NULL，xlim=c（0,1）），然后启动循环。。