[R-br] Teste de Qui-quadrado aplicado para a distribuição binomial

[Alexandre Dos Santos]

*> result<-ifelse(testChi$p.**value>0.05,"Binomial Negative","Other
distribution")* ## Classifica os testes em binomial negativa ou outra
distribuição

Se a distribuição estimada table(est) for igual a empírica table (emp) pelo
teste de independência de Qui-quadrado, ou seja, *testChi$p.**value>0.05,
então os dados tem distribuição binomial negativa, caso contrário, *
*testChi$p.**value<0.05, então os dados tem outra distribuição de
probabilidade.*

Em qua, 6 de mar de 2019 22:24, ASANTOS <alexandre.santos em cas.ifmt.edu.br>
escreveu:

> Boa noite Cesar,
>
>     Obrigado pela ajuda. Para mim, quando eu rodo aparece também alguns
> alertas:
>
> Warning messages:1: In chisq.test(table(emp), table(est), correct = TRUE) :  Aproximação do qui-quadrado pode estar incorreta2: In densfun(x, parm[1], parm[2], ...) : NaNs produzidos3: In chisq.test(table(emp), table(est), correct = TRUE) :  Aproximação do qui-quadrado pode estar incorreta4: In chisq.test(table(emp), table(est), correct = TRUE) :  Aproximação do qui-quadrado pode estar incorreta
>
>
> --
> ======================================================================
> Alexandre dos Santos
> Proteção Florestal
> IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso
> Campus Cáceres
> Caixa Postal 244
> Avenida dos Ramires, s/n
> Bairro: Distrito Industrial
> Cáceres - MT                      CEP: 78.200-000
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>         alexandre.santos em cas.ifmt.edu.br
> Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680
> OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722   -   ResearcherID: A-5790-2016
> Researchgate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10
> LinkedIn: br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635
> Mendeley:www.mendeley.com/profiles/alexandre-dos-santos6/
> ======================================================================
>
> Em 06/03/2019 19:41, Cesar Rabak escreveu:
>
> #Pacote MASS
> library(MASS)
>
> #Crio um banco de dados simulado
> Features<-sort(rep(1:3,100))
> Resp1<-rnbinom(200,0.75,0.10) ##60 dados com distribuição binomial negativa
> Resp2<-rpois(100,10) ##30 dados com distribuição de Poisson
> Resp<-c(Resp1,Resp2)
> d<-as.data.frame(cbind(Features,Resp))
>
> #Criando um loop para realizar o teste de Chi quadrado para os três
> conjuntos de dados - Feature 1, 2 e 3
> uniq <- unique(unlist(d$Features))
> res<-NULL
> for (i in 1:length(uniq)){
>     data_1 <- subset(d, Features == uniq[i])
>     k <- fitdistr(data_1$Resp,"negative binomial") #Extração dos
> parâmetros média e mu da binomial negativa
>     par <- k$estimate
>     size <- par[1]#Parâmetro k
>     mu <- par[2]#Média
>     N <- length(data_1$Resp)
>     est <-N*dnbinom(data_1$Resp,size=size,mu=mu)  ## Criando  valores
> estimados
>     fecdf <- ecdf(data_1$Resp) ###ecdf- Cria a distribuição cumulativa
> empírica
>     knotsX <- knots(fecdf)
>     emp <- fecdf(c(knotsX,Inf))  # Distribuição empírica
>     testChi<-chisq.test(table(emp),table(est),correct=TRUE) #Teste de
> Qui-quadrado sobre a contagem dos dados empíricos versus estimados
>     result<-ifelse(testChi$p.value>0.05,"Binomial Negative","Other
> distribution") ## Classifica os testes em binomial negativa ou outra
> distribuição
>     res<-rbind(res,c(uniq[i],result))
>     colnames(res)<-c("Features","Distribution")
> }
> res
>
>
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