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 parênteses.<br><br><div class="gmail_quote">Em 26 de abril de 2011 09:21, Walmes Zeviani <span dir="ltr"><<a href="mailto:walmeszeviani@gmail.com">walmeszeviani@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;"><font face="trebuchet ms,sans-serif">Cristiano,<br><br>A mensagem sobre os empates vem do fato da sua amostra possuir valores repetidos. Às vezes, a precisão dessa medidas (casas decimais) é pequeno, imagine medir altura de 100 pessoas, é bem provável ter duas com 1,78 m, ou outro valor.<br>
<br>Na ks.test(vetor_observado, distribuição, parametro1, parametro2, demais_opções), você precisa passar o valor dos parâmetros sob hipótese. Normalmente os valores usando são as estimativas obtidas com os dados. Então você precisa estimar. Para o caso da normal, mean(x) e sd(x) são os estimadores. Para outras distribuições você pode usar a função MASS::fitdistr(). Consulte a documentação para instruções de uso.<br>
<br>À disposição.<br>Walmes.<br><br clear="all"></font><span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">==========================================================================</span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">
<span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">Walmes Marques Zeviani</span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;"><span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)</span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">
<span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná</span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;"><span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">fone: (+55) 41 3361 3573</span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">
<span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">VoIP: (3361 3600) 1053 1173</span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;"><span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">e-mail: <a href="mailto:walmes@ufpr.br" target="_blank">walmes@ufpr.br</a></span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">
<span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">twitter: @walmeszeviani</span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;"><span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">homepage: <a href="http://www.leg.ufpr.br/%7Ewalmes" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/~walmes</a></span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">
<span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">linux user number: 531218</span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;"><span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">==========================================================================</span><br>
<br><br><div class="gmail_quote"><div><div></div><div class="h5">2011/4/25 Cristiano Melo <span dir="ltr"><<a href="mailto:cristianogmelo@gmail.com" target="_blank">cristianogmelo@gmail.com</a>></span><br></div></div>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); padding-left: 1ex;"><div><div></div><div class="h5">
<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="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%;">
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