[R-br] Teste de Aderência

[Cristiano Melo]

É o seguinte: tenho em um arquivo txt um vetor que representa tempos até a
falha de equipamentos. Gostaria de fazer alguns teste de aderência para
verificar se estes dados se aproximam de algumas distribuições de
probabilidade. Usei o lillie.test(dados) para verificar se dos dados aderem
a uma distribuição nomal. No entanto, gostaria de verificar se estes mesmos
dados (e algumas variações) se aderem a uma exponencial, gamma e weibull.

Sei que a função é a ks.test(x, y,..., alternative=c("two.sided" "less" or
"greater")) para o teste de Kolmogorov-Smirnov.
Para testar normalidade com a função ks, fiz o seguinte: ks.test(vetor,
"pnorm", sd=sd(vetor), mean=mean(vetor),alternative=c("two.sided")). Curioso
que o resultado foi bem diferente da lillie.test, a seguinte mensagem foi
apresentada:
Warning message:
In ks.test(vetor, "pnorm", sd=sd(vetor),
mean=mean(vetor),alternative=c("two.sided")), : não é possível calcular os
níveis descritivos corretos com empates.
O que isso quer dizer???????

Quando tentei usar outra distribuição, pweibull por exemplo, o p-value foi
menor que 2.2e-16, ou seja, nada a ver, e repetindo a mesma frase anterior.
O mesmo resultado foi com as outras. Como não sei a sintaxe para weibull fiz
o seguinte:
ks.test(vetor, "pweibull", 1.129, 2,alternative=c("two.sided"))

Onde estou errando? Vi que para montar uma pweibull são necessários o vetor
de quantis e os parâmetros shape e scale. É necessário fazer separado e
quardar em uma variável e depois jogar na ks? Como consigo esse vetor de
quantis? Achei que seria automático.
Estou correto se fizer assim:

ks.test(vetor, "pweibull",10,2)

E tem alguma forma de estimar os parâmetros shape e scale desta função?
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