[R-br] Teste de Aderência

[Cristiano Melo]

Valeu Paulo.

Em 27 de abril de 2011 00:42, Paulo Justiniano <paulojus em leg.ufpr.br>escreveu:

> 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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