[R-br] ks.test ajuda em resultados

[Benilton Carvalho]

O teste de KS para 1 amostra (qdo vc usa punif) mede a distancia entre
a distribuicao empirica da sua amostra 'x' e a distribuicao teorica da
uniforme (via punif). O teste de KS para 2 amostras (seu segundo
caso), mede a distancia entre as duas distribuicoes empiricas (note a
diferenca).

Por sinal, note que, ao rejeitar a hipotese nula, vc nao pode dizer
que ela e' falsa... Tudo o que vc pode afirmar e' que, com os dados
que voce possui, vc nao tem evidencias que suportem a hipotese nula.
E' uma diferenca sutil, mas essencial para todos os que usam testes de
hipotese.

Para ilustracao: gere trocentas amostras com distribuicao normal...
faca o teste de hipotese (usando KS) de normalidade para cada uma das
amostras... Se vc preferir o ponto de corte de 5% para o p-valor e
usa-lo como criterio de rejeicao, vc observara' que vc rejeitara'
cerca de 5% dos conjuntos de dados e ainda assim a hipotese nula eh
verdadeira (afinal todos os dados sao normais)....

Para facilitar sua vida no "dever de casa":

prop.table(table(replicate(10000, ks.test(rnorm(10), pnorm)$p.value < .05)))

b

2011/11/16 julio cesar araujo <julio_economia em yahoo.com.br>:
> Kolmogorov - Smirnov test no R,
>
> Pessoal, quero verificar se um conjunto de dados tem distribuição uniforme
> (0,1). Daí através da função ks.test, uso, por exemplo, o comando
> ks.test(x, "punif").  Para um conjutno de dados que possuo esse comando
> apresenta valor abaixo de 0.5 o que significa que meus dados não possuem a
> distribuição uniforme. Só que essa mesma função pode ser utilizada para
> comparar se duas amostras possuem a mesma distribuição, por exemplo
> ks.test(x, y), daí criei uma variável y, através de um runif (uma uniforme
> randomica) e testei com a X e resultado foi aceito (acima de 0.20, no meu
> caso). Como isso é possível???? seria x então uniforme ou não, como é
> possível quando utilizado "punif" dar que não oe quando comparado a uma
> variável uniforme criada aleatorimente por mim acusar ter a mesma
> distribuição??
>
> Desde já agradeço e peço desculpas pela "trivialidade" da pergunta.
>
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