Muito bom, Benilton! <div>Ainda prefiro, pra esses casos, um bom qq-plot, apesar de usar a estatística do K-S como critério de parada em alguns métodos.<br><br><div class="gmail_quote">Em 16 de novembro de 2011 09:16, Benilton Carvalho <span dir="ltr"><<a href="mailto:beniltoncarvalho@gmail.com">beniltoncarvalho@gmail.com</a>></span> escreveu:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;">O teste de KS para 1 amostra (qdo vc usa punif) mede a distancia entre<br>
a distribuicao empirica da sua amostra 'x' e a distribuicao teorica da<br>
uniforme (via punif). O teste de KS para 2 amostras (seu segundo<br>
caso), mede a distancia entre as duas distribuicoes empiricas (note a<br>
diferenca).<br>
<br>
Por sinal, note que, ao rejeitar a hipotese nula, vc nao pode dizer<br>
que ela e' falsa... Tudo o que vc pode afirmar e' que, com os dados<br>
que voce possui, vc nao tem evidencias que suportem a hipotese nula.<br>
E' uma diferenca sutil, mas essencial para todos os que usam testes de<br>
hipotese.<br>
<br>
Para ilustracao: gere trocentas amostras com distribuicao normal...<br>
faca o teste de hipotese (usando KS) de normalidade para cada uma das<br>
amostras... Se vc preferir o ponto de corte de 5% para o p-valor e<br>
usa-lo como criterio de rejeicao, vc observara' que vc rejeitara'<br>
cerca de 5% dos conjuntos de dados e ainda assim a hipotese nula eh<br>
verdadeira (afinal todos os dados sao normais)....<br>
<br>
Para facilitar sua vida no "dever de casa":<br>
<br>
prop.table(table(replicate(10000, ks.test(rnorm(10), pnorm)$p.value < .05)))<br>
<br>
b<br>
<br>
2011/11/16 julio cesar araujo <<a href="mailto:julio_economia@yahoo.com.br">julio_economia@yahoo.com.br</a>>:<br>
<div><div class="h5">> Kolmogorov - Smirnov test no R,<br>
><br>
> Pessoal, quero verificar se um conjunto de dados tem distribuição uniforme<br>
> (0,1). Daí através da função ks.test, uso, por exemplo, o comando<br>
> ks.test(x, "punif").  Para um conjutno de dados que possuo esse comando<br>
> apresenta valor abaixo de 0.5 o que significa que meus dados não possuem a<br>
> distribuição uniforme. Só que essa mesma função pode ser utilizada para<br>
> comparar se duas amostras possuem a mesma distribuição, por exemplo<br>
> ks.test(x, y), daí criei uma variável y, através de um runif (uma uniforme<br>
> randomica) e testei com a X e resultado foi aceito (acima de 0.20, no meu<br>
> caso). Como isso é possível???? seria x então uniforme ou não, como é<br>
> possível quando utilizado "punif" dar que não oe quando comparado a uma<br>
> variável uniforme criada aleatorimente por mim acusar ter a mesma<br>
> distribuição??<br>
><br>
> Desde já agradeço e peço desculpas pela "trivialidade" da pergunta.<br>
><br>
</div></div>> _______________________________________________<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>
> Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código<br>
> mínimo reproduzível.<br>
><br>
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R-br mailing list<br>
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Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br>
</blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br>Fernando A.B. Colugnati<br><br><br>
</div>