Muito obrigado Leonard pelo esclarecimento.<br><br><div class="gmail_quote">Em 26 de abril de 2011 18:16, Leonard Assis <span dir="ltr"><<a href="mailto:assis.leonard@gmail.com">assis.leonard@gmail.com</a>></span> escreveu:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); padding-left: 1ex;">Acredito q seja o erro padrão, repare este exemplo, direto do help da função fitdistr<br>
<br>
set.seed(123)<br>
x <- rgamma(100, shape = 5, rate = 0.1)<br>
fitdistr(x, "gamma")<br>
## now do this directly with more control.<br>
fitdistr(x, dgamma, list(shape = 1, rate = 0.1), lower = 0.001)<br>
<br>
ainda no help, observe o que diz:<br>
<br>
"<br>
An object of class "fitdistr", a list with four components,<br>
<br>
estimate the parameter estimates,<br>
sd the estimated standard errors,<br>
vcov the estimated variance-covariance matrix, and<br>
loglik the log-likelihood.<br>
<br>
"<br>
executando<br>
zzz <-fitdistr(x, dgamma, list(shape = 1, rate = 0.1), lower = 0.001)<br>
zzz$sd<br>
<br>
repare que retorna os valores que estão entre parêntesis<br>
<font color="#888888"><br>
Leonard<br>
</font><div><div></div><div class="h5"><br>
<br>
On 26/04/2011, at 14:01, Cristiano Melo wrote:<br>
<br>
> Walmes,<br>
><br>
> Fiz o seguinte:<br>
> library(MASS)<br>
> fitdistr(vetor_observado,"weibull") - que acredito ser suficiente.<br>
><br>
> O resultado foi:<br>
> shape scale<br>
> 1.377413 210.784742<br>
> (0.167581) (23.479204)<br>
><br>
> Que novamente acredito ser o que quero. Só não entendi esta informação entre<br>
> parênteses.<br>
><br>
> Em 26 de abril de 2011 09:21, Walmes Zeviani <<a href="mailto:walmeszeviani@gmail.com">walmeszeviani@gmail.com</a>>escreveu:<br>
><br>
>> Cristiano,<br>
>><br>
>> A mensagem sobre os empates vem do fato da sua amostra possuir valores<br>
>> repetidos. Às vezes, a precisão dessa medidas (casas decimais) é pequeno,<br>
>> imagine medir altura de 100 pessoas, é bem provável ter duas com 1,78 m, ou<br>
>> outro valor.<br>
>><br>
>> Na ks.test(vetor_observado, distribuição, parametro1, parametro2,<br>
>> demais_opções), você precisa passar o valor dos parâmetros sob hipótese.<br>
>> Normalmente os valores usando são as estimativas obtidas com os dados. Então<br>
>> você precisa estimar. Para o caso da normal, mean(x) e sd(x) são os<br>
>> estimadores. Para outras distribuições você pode usar a função<br>
>> MASS::fitdistr(). Consulte a documentação para instruções de uso.<br>
>><br>
>> À disposição.<br>
>> Walmes.<br>
>><br>
>> ==========================================================================<br>
>> Walmes Marques Zeviani<br>
>> LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)<br>
>> Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná<br>
>> fone: (+55) 41 3361 3573<br>
>> VoIP: (3361 3600) 1053 1173<br>
>> e-mail: <a href="mailto:walmes@ufpr.br">walmes@ufpr.br</a><br>
>> twitter: @walmeszeviani<br>
>> homepage: <a href="http://www.leg.ufpr.br/%7Ewalmes" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/~walmes</a><br>
>> linux user number: 531218<br>
>> ==========================================================================<br>
>><br>
>><br>
>> 2011/4/25 Cristiano Melo <<a href="mailto:cristianogmelo@gmail.com">cristianogmelo@gmail.com</a>><br>
>><br>
>>> É o seguinte: tenho em um arquivo txt um vetor que representa tempos até a<br>
>>> falha de equipamentos. Gostaria de fazer alguns teste de aderência para<br>
>>> verificar se estes dados se aproximam de algumas distribuições de<br>
>>> probabilidade. Usei o lillie.test(dados) para verificar se dos dados aderem<br>
>>> a uma distribuição nomal. No entanto, gostaria de verificar se estes mesmos<br>
>>> 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<br>
>>> "greater")) para o teste de Kolmogorov-Smirnov.<br>
>>> Para testar normalidade com a função ks, fiz o seguinte: ks.test(vetor,<br>
>>> "pnorm", sd=sd(vetor), mean=mean(vetor),alternative=c("two.sided")). Curioso<br>
>>> que o resultado foi bem diferente da lillie.test, a seguinte mensagem foi<br>
>>> apresentada:<br>
>>> Warning message:<br>
>>> In ks.test(vetor, "pnorm", sd=sd(vetor),<br>
>>> mean=mean(vetor),alternative=c("two.sided")), : não é possível calcular os<br>
>>> 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<br>
>>> menor que 2.2e-16, ou seja, nada a ver, e repetindo a mesma frase anterior.<br>
>>> O mesmo resultado foi com as outras. Como não sei a sintaxe para weibull fiz<br>
>>> 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<br>
>>> vetor de quantis e os parâmetros shape e scale. É necessário fazer separado<br>
>>> e quardar em uma variável e depois jogar na ks? Como consigo esse vetor de<br>
>>> 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>
>>><br>
>>><br>
>>> _______________________________________________<br>
>>> R-br mailing list<br>
>>> <a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
>>> <a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
>>><br>
>>><br>
>><br>
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