[R-br] Teste de distribuição de erros tabajara

[Cesar Rabak]

Qual(is) resultado(s) você observa e por que você os considera errados?

2015-10-31 12:17 GMT-02:00 ASANTOS <alexandresantosbr em yahoo.com.br>:

> Prezados Listeiros,
>
>        Consegui achar o problema, porém os resultados da comparação entre
> a distribuição observada e estimada estão errados, alguem poderia me dar
> uma luz? Segue novo CRM:
>
> ## Teste de distribuição de erros tabajara
>
> require(MASS)
>
> BD<-rpois(1000,10) ### Valores a serem testados
>
> Dist<-c("negative binomial","normal","Poisson")
>
> for(typeD in seq_along(Dist)){
>
> k <- fitdistr(BD,Dist[typeD])
> par <- k$estimate
> size <- par[1]#k
> mu <- par[2]#Média
> SD<-sd(BD)
> N <- length(BD)
>
> if (Dist[typeD]=='negative binomial'){ ### Para binomial negativa
> est <-N*dnbinom(BD,size=size,mu=mu)  ## Estimativas
> fecdf <- ecdf(BD) ###ecdf- Função de distribuição cumulativa empírica
> knotsX <- knots(fecdf)
> emp <- fecdf(c(knotsX,Inf))  # Empírica
> print(Dist[typeD])
> print(chisq.test(table(emp),table(est),correct=TRUE)) ##Teste Chi -
> Quadrado para valiar a significância da distribuição
> }
> if (Dist[typeD]=='normal'){  ### Para normal
> est <-N*dnorm(BD,mean=size, sd=SD)  ## Estimativas
> fecdf <- ecdf(BD) ###ecdf- Função de distribuição cumulativa empírica
> knotsX <- knots(fecdf)
> emp <- fecdf(c(knotsX,Inf))  # Empírica
> print(Dist[typeD])
> print(chisq.test(table(emp),table(est),correct=TRUE)) ##Teste Chi -
> Quadrado para valiar a significância da distribuição
> }
>  if (Dist[typeD]=='Poisson'){  ### Para Poisson
> est <-N*dpois(BD,lambda=size)  ## Estimativas
> fecdf <- ecdf(BD) ###ecdf- Função de distribuição cumulativa empírica
> knotsX <- knots(fecdf)
> emp <- fecdf(c(knotsX,Inf))  # Empírica
> print(Dist[typeD])
> print(chisq.test(table(emp),table(est),correct=TRUE))##Teste Chi -
> Quadrado para valiar a significância da distribuição
> }
> }
> #
>
> Obrigado
>
> --
> ======================================================================
> Alexandre dos Santos
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> IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso
> Campus Cáceres
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>         alexandre.santos em cas.ifmt.edu.br
> Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680
> ======================================================================
>
> Em 28/10/2015 15:25, ASANTOS escreveu:
>
>> Prezados listeiros,
>>
>>       Estou tentando criar uma função para testar a distribuição de erros
>> de normal, poisson e binomial negativa por enquanto, porém não sei o que
>> estou fazendo de errado na minha função e solicito a ajuda de vocês para
>> conseguir achar o erro, segue CRM:
>>
>> ## Teste de distribuição de erros tabajara
>>
>> require(MASS)
>>
>> BD<-rpois(1000,10) ### Valores a serem testados
>>
>> Dist<-c("negative binomial","normal","Poisson")
>>
>> for(typeD in 1:Dist){
>> k <- fitdistr(BD,typeD[Dist])
>> par <- k$estimate
>> size <- par[1]#Parametro
>> mu <- par[2]#Média
>> SD<-sd(BD)
>> N <- length(BD)
>>
>> if (typeD[Dist]=='negative binomial'){       ### Para binomial negativa
>> est <-N*dnbinom(BD,size=size,mu=mu)  ## Estimativas
>> fecdf <- ecdf(BD) ###ecdf- Função de distribuição cumulativa empírica
>> knotsX <- knots(fecdf)
>> emp <- fecdf(c(knotsX,Inf))  # Empírica
>> chisq.test(table(emp),table(est),correct=TRUE) ##Teste Chi - Quadrado
>> para valiar a significância da distribuição
>> }
>> if (typeD[Dist]=='normal'){          ### Para normal
>> est <-N*dnorm(BD,mean=mu, sd=SD)  ## Estimativas
>> fecdf <- ecdf(BD) ###ecdf- Função de distribuição cumulativa empírica
>> knotsX <- knots(fecdf)
>> emp <- fecdf(c(knotsX,Inf))  # Empírica
>> chisq.test(table(emp),table(est),correct=TRUE) ##Teste Chi - Quadrado
>> para valiar a significância da distribuição
>> }
>>  if (typeD[Dist]=='Poisson'){        ### Para Poisson
>> est <-N*dpois(BD,lambda=mu)  ## Estimativas
>> fecdf <- ecdf(BD) ###ecdf- Função de distribuição cumulativa empírica
>> knotsX <- knots(fecdf)
>> emp <- fecdf(c(knotsX,Inf))  # Empírica
>> chisq.test(table(emp),table(est),correct=TRUE) ##Teste Chi - Quadrado
>> para valiar a significância da distribuição
>> }
>> }
>> #
>>
>> Obrigado,
>>
>>
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