<div class="gmail_quote">É o seguinte: tenho em um arquivo txt um vetor que representa tempos até
 a falha de equipamentos. Gostaria de fazer alguns teste de aderência 
para verificar se estes dados se aproximam de algumas distribuições de 
probabilidade. Usei o lillie.test(dados) para verificar se dos dados 
aderem a uma distribuição nomal. No entanto, gostaria de verificar se 
estes mesmos dados (e algumas variações) se aderem a uma exponencial, 
gamma e weibull.<br><br>Sei que a função é a ks.test(x, y,..., alternative=c("two.sided" "less" or "greater")) para o teste de Kolmogorov-Smirnov.<br>Para
 testar normalidade com a função ks, fiz o seguinte: ks.test(vetor, 
"pnorm", sd=sd(vetor), mean=mean(vetor),alternative=c("two.sided")). 
Curioso que o resultado foi bem diferente da lillie.test, a seguinte 
mensagem foi apresentada:<br>Warning message:<br>In  ks.test(vetor, 
"pnorm", sd=sd(vetor), mean=mean(vetor),alternative=c("two.sided")), : 
não é possível calcular os níveis descritivos corretos com empates.<br>O que isso quer dizer???????<br><br>Quando
 tentei usar outra distribuição, pweibull por exemplo, o p-value foi 
menor que 2.2e-16, ou seja, nada a ver, e repetindo a mesma frase 
anterior. O mesmo resultado foi com as outras. Como não sei a sintaxe 
para weibull fiz o seguinte:<br>ks.test(vetor, "pweibull", 1.129, 2,alternative=c("two.sided"))<br><br>Onde
 estou errando? Vi que para montar uma pweibull são necessários o vetor 
de quantis e os parâmetros shape e scale. É necessário fazer separado e 
quardar em uma variável e depois jogar na ks? Como consigo esse vetor de
 quantis? Achei que seria automático.<br>Estou correto se fizer assim:<br><br>ks.test(vetor, "pweibull",10,2)<br><br>E tem alguma forma de estimar os parâmetros shape e scale desta função?<br>
</div><br><div style="visibility: hidden; left: -5000px; position: absolute; z-index: 9999; padding: 0px; margin-left: 0px; margin-top: 0px; overflow: hidden; word-wrap: break-word; color: black; font-size: 10px; text-align: left; line-height: 130%;" id="avg_ls_inline_popup">
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