[R-br] Teste para comparar distribuições

[Luiz Roberto Martins Pinto]

Lucas,

Conforme informei, o ks.test não resolveu.
Luiz Roberto

Luiz Roberto Martins Pinto
Prof. Pleno/DCET/UESC
Laboratório de Estatística Computacional
Universidade Estadual de Santa Cruz
Ilhéus-Bahia

luizroberto.uesc em gmail.com
skype: lrmpinto
http://lattes.cnpq.br/2732314327604831




Em 23 de julho de 2014 16:31, <luc.souza em usp.br> escreveu:

> O teste de Kolmogorov-Smirnov (K-S) não resolve?
>
>
> Lucas F. de Souza
> Eng. Agrícola - CONAB
> M.Sc. Produção Vegetal - UENF
> Doutor em Agrometeorologia - ESALQ/USP
> tel: (19) 98160-7068
>
> ------------------------------
>
> *De: *"Luiz Roberto Martins Pinto" <luizroberto.uesc em gmail.com>
> *Para: *r-br em listas.c3sl.ufpr.br
> *Enviadas: *Quarta-feira, 23 de Julho de 2014 10:40:53
> *Assunto: *[R-br] Teste para comparar distribuições
>
>
> Caros amigos,
>
> Fiz uma pesquisa no Google, mas não consegui uma solução satisfatória.
> Então peço ajuda.
>
> Preciso de encontrar um teste que *quantifique* a semelhança entre dois
> vetores para checar se eles têm o mesmo tipo de distribuição, por meio de
> p.value.
> O interesse principal é comparar os vetores x e ab.
>
> Data set:
> http://www.datafilehost.com/d/f3757310
>
> library(Hmisc)
> library(grDevices)
> load('NNC D_d3kk2.RData')
>
> # Avaliação qualitativa (gráfica):
>
> dev.set(which=1)
> bpplot(d3)
> boxplot(d3)
>
> # Aparentemente os vetores x, abC e ab são muitos semelhantes
> # A minha expectativa é encontrar um teste que quantifique esta semelhança
> por meio de p.value
> # Então fiz os testes abaixo
>
> # Avaliação quantitativa:
>
> v2=d3$ab
>
> # Comparando o vetor x com o vetor ab:
>
> v1=d3$x
> round(ks.test(v1, v2)$p.value,2)
>
> # Out put: p.value=0. Então o vetor x é estatisticamente DIFERENTE do
> vetor ab.
>
> # Comparando o vetor abC com o vetor ab:
>
> v1=d3$abC
> round(ks.test(v1, v2)$p.value,2)
>
> # Out put: p.value=0.65. Então o vetor x é estatisticamente IGUAL do vetor
> abC.
>
> # Comparando o vetor abC com o vetor x:
>
> v2=d3$x
> round(ks.test(v1, v2)$p.value,2)
>
> # Out put: p.value=0. Então o vetor abC é estatisticamente DIFERENTE do
> vetor x.
>
> ### *Testes alternativos*, para comparar o vetor x com ab:
>
> v2=d3$ab
> v1=d3$x
>
> t1=round(ks.test(v1, v2)$p.value,2);t1         # Out put: p.value=0
> t2=round(ks.test(v1, v2, alternative = "l")$p.value,2);t2      # Out put:
> p.value=0
> t3=round(ks.test(v1, v2, alternative = "g")$p.value,2);t3     # Out put:
> p.value=0.85
>
> # Então, para este Data set (NNC D_d3kk2.RData), e para o t3=0.85. Então,
> por meio deste teste, o vetor x é estatisticamente IGUAL do vetor ab.
>
> # *No entanto*, fazendo os testes com conjuntos de dados diferentes
> (10000 Data set) (mas, sempre com mesmo tamanho de vetor), quando comparo o
> vetor x com o vetor ab:
>
>    ## em aproximadamente 60% das comparações (ou em 6000 Data set)
> t1>0.05
>    ## em aproximadamente 80% das comparações (ou em 8000 Data set)
> t2>0.05
>    ## em aproximadamente 80% das comparações (ou em 8000 Data set)
> t3>0.05
>
>    ## em aproximadamente 85% das comparações (ou em 8500 Data set)   t1
> *OU* t2 >0.05
>    ## em aproximadamente 85% das comparações (ou em 8500 Data set)   t1
> *OU* t3 >0.05
>
>    ## em 0% das comparações (ou em 0 Data set)             t2  *E*   t3
> >0.05
>    ## em 100% das comparações (ou em 10000 Data set)  t2 *OU  *t3 >0.05
>
>
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