[R-br] Teste de Aderência

[Walmes Zeviani]

Cristiano,

A mensagem sobre os empates vem do fato da sua amostra possuir valores
repetidos. Às vezes, a precisão dessa medidas (casas decimais) é pequeno,
imagine medir altura de 100 pessoas, é bem provável ter duas com 1,78 m, ou
outro valor.

Na ks.test(vetor_observado, distribuição, parametro1, parametro2,
demais_opções), você precisa passar o valor dos parâmetros sob hipótese.
Normalmente os valores usando são as estimativas obtidas com os dados. Então
você precisa estimar. Para o caso da normal, mean(x) e sd(x) são os
estimadores. Para outras distribuições você pode usar a função
MASS::fitdistr(). Consulte a documentação para instruções de uso.

À disposição.
Walmes.

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Walmes Marques Zeviani
LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)
Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná
fone: (+55) 41 3361 3573
VoIP: (3361 3600) 1053 1173
e-mail: walmes em ufpr.br
twitter: @walmeszeviani
homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes
linux user number: 531218
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2011/4/25 Cristiano Melo <cristianogmelo em gmail.com>

> 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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