Test de lilliefors exemple

Testez l`hypothèse nulle selon laquelle les données de l`échantillon proviennent d`une distribution normale au niveau de signification de 1%. Il ne dérangera pas ceux qui n`ont aucune exposition précédente aux R KS. Il sera décrit à l`heure actuelle. De nombreux paquets statistiques (comme SPSS) combinent les deux tests comme un “Lilliefors corrigé” K-S test. Name, value) retourne une décision de test avec des options supplémentaires spécifiées par un ou plusieurs arguments de paire nom-valeur. C`est déjà fait pour toi. Lilliefors test pour la valeur DN égale à x pour un échantillon de taille n et tails = 1 (une queue) ou 2 (deux queues, par défaut) basée sur une interpolation linéaire (si h = FALSE) ou interpolation harmonique (si h = vrai, par défaut) des valeurs critiques dans la table de test Lilliefors , en utilisant le nombre d`itérations ITER (default = 40). Selon la documentation de R, il est «connu pour effectuer pire» que soit les tests Anderson-Darling ou Cramer-von mises. Si x (i) sont les statistiques d`ordre et toutes les statistiques de commande sont distinctes, alors la fonction de distribution empirique saute de (i ? 1)/n à i/n au point x (i) et est constante à l`exception des sauts aux statistiques d`ordre. La fonction R ecdf (aide en ligne) produit des fonctions de distribution empiriques (cumulatives). David, oui vous avez raison. Le test de Lilliefors est une adaptation du test de Kolmogorov-ricin à un échantillon qui peut être utilisé lorsque les paramètres de la distribution théorique sont estimés à partir des données plutôt que d`être connus a priori. Voir déterminer la valeur p à l`aide de l`approximation de Monte Carlo.

Lilliefors test pour un échantillon de taille n, pour la valeur donnée de alpha (par défaut. Name est le nom de l`argument et value est la valeur correspondante. L`approche de Lilliefors peut probablement être utilisée pour toute distribution continue en utilisant les méthodes de Monte Carlo. Hollander et Wolfe). Cela peut être considéré comme un vecteur aléatoire de dimension infinie parce qu`il a un nombre infini de coordonnées FN (x) pour chacune des valeurs (infiniment nombreuses) de x. Cliquez ici pour plus d`informations sur cette distribution, y compris certaines fonctions utiles fournies par le Pack de ressources statistiques réelles. Pour faire chaque exemple, il suffit de cliquer sur le bouton Envoyer. L`utilisation de paramètres estimés rend la différence maximale plus faible qu`elle ne le serait autrement si la comparaison avait été avec une distribution entièrement définie. Si vous répétez l`intrigue maintes et maintes, vous verrez de nombreuses réalisations différentes de cette fonction aléatoire. Quel est l`estimateur point ici? Les réplications de Monte Carlo effectuées.

Le gaussien ici se réfère à la distribution normale, plus à ce sujet dans la classe. La statistique de test k est supérieure à la valeur critique c, donc lillietest retourne un résultat de h = 1 pour indiquer le rejet de l`hypothèse nulle au niveau de signification par défaut de 5%. La statistique de test est la même que dans le test Kolmogorov-ricin-à savoir la différence maximale entre la fonction de distribution empirique et la fonction de distribution cumulative théorique. Par exemple, vous pouvez tester les données par rapport à une autre famille de distribution, modifier le niveau de signification ou calculer la valeur p à l`aide d`une approximation de Monte Carlo.