[R-br] Teste de Aderência

[Paulo Justiniano]

Entre parentesis está o erro padrao da estimativa, tipicamente obtido pelo 
hessiano numérico (exceto pelos casos em que o estimador tem forma 
fechada)


On Tue, 26 Apr 2011, Cristiano Melo wrote:

> Walmes,
> 
> Fiz o seguinte:
> library(MASS)
> fitdistr(vetor_observado,"weibull") - que acredito ser suficiente.
> 
> O resultado foi:
> shape                  scale
> 1.377413              210.784742
> (0.167581)            (23.479204)
> 
> Que novamente acredito ser o que quero. Só não entendi esta informação entre parênteses.
> 
> Em 26 de abril de 2011 09:21, Walmes Zeviani <walmeszeviani em gmail.com> escreveu:
>       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.
>
>       ==========================================================================
>       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
>       ==========================================================================
> 
> 
> 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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