[R-br] Teste para comparar distribuições

Quarta Julho 23 16:37:41 BRT 2014

Me desculpe, não percebi lá. 

Lucas F. de Souza 
Eng. Agrícola - CONAB 
M.Sc. Produção Vegetal - UENF 
Doutor em Agrometeorologia - ESALQ/USP 
tel: (19) 98160-7068 

----- Mensagem original -----

> 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 16:32:43
> Assunto: Re: [R-br] Teste para comparar distribuições

> 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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