Valeu pela observação Bernardo, eu já havia atentado para esta observação. É como você disse: se aproximar de uma normal.

Em 8 de junho de 2011 07:08, Bernardo Rangel Tura <tura@centroin.com.br> escreveu:
On Mon, 2011-06-06 at 19:13 -0300, Cristiano Melo wrote:
> Texto da ajuda do R
>
> The Lilliefors (Kolomorov-Smirnov) test is the most famous EDF omnibus
> test for normality. Compared to the Anderson-Darling test and the
> Cramer-von Mises test it is known to perform worse. Although the test
> statistic obtained from lillie.test(x) is the same as that obtained
> from ks.test(x, "pnorm", mean(x), sd(x)), it is not correct to use the
> p-value from the latter for the composite hypothesis of normality
> (mean and variance unknown), since the distribution of the test
> statistic is different when the parameters are estimated.
>
> Minha base de dados consiste de uma amostra de tempos de reparo de
> equipamentos e tempos de operação (um vetor para cada). Neste caso o
> mais adequado é o lillie.test?

Cristiano,

Sinceramente o teste de Lilliefors pode dizer que a sua variável é
normal mas saiba que ele esta errado. De uma maneira mais formal:

O valor de p é a probabilidade de seus conjunto de dados pertencerem a
uma distribuição normal porém mesmo que ele seja altíssimo sua
distribuição pode no máximo se aproximar de uma normal.

A distribuição normal varia de menos infinito a mais infinito. A
variável tempo de ... não pode ter valor <=0 certo ? Logo não é normal



--
[]s
Tura

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