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  1. The Lilliefors test is a variant of the Kolmogorov-Smirnov test that is specifically designed to test normality. It evaluates whether the data comes from a normal distribution by comparing the empirical distribution function of the data with the expected normal cumulative distribution function.

  2. Aprende a crear gráficos en Python con matplotlib, seaborn, plotly y folium. Recurso gratuito. Ir al sitio. La función lillie.test del paquete nortest se utiliza para realizar el contraste de Lilliefors, que es una versión modificada de la prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov.

  3. Description. Performs the Lilliefors (Kolmogorov-Smirnov) test for the composite hypothesis of normality, see e.g. Thode (2002, Sec. 5.1.1). Usage. lillie.test(x) Arguments. x. a numeric vector of data values, the number of which must be greater than 4. Missing values are allowed. Value.

  4. 4 de may. de 2016 · El test de Kolmogorov-Smirnov (con la corrección Lilliefors) se utiliza para contrastar si un conjunto de datos se ajustan o no a una distribución normal. Es similar en este caso al test de Shapiro Wilk , pero la principal diferencia con éste radica en el número de muestras.

  5. The Lilliefors (Kolmogorov-Smirnov) test is an EDF omnibus test for the composite hypothesis of normality. The test statistic is the maximal absolute difference between empirical and hypothetical cumulative distribution function. It may be computed as D=\max\{D^{+}, D^{-}\} D = max{D+,D−} with. D+ =maxi=1,…,n{i/n−p(i)},D− = maxi=1,…,n ...

  6. En R : Use lillie.test en el paquete nortest . En SPSS (solo 21.0.0.1 y posterior), ejecute la prueba KS, haga clic en «Opciones» y especifique normal . Si no ingresa la media de la población y la desviación estándar, SPSS ejecutará automáticamente Lilliefors. Aparecerá una nota al pie en el resultado que indica que se utilizó la corrección.

  7. El test Lilliefors asume que la media y varianza son desconocidas, estando especialmente desarrollado para contrastar la normalidad. Es la alternativa al test de Shapiro-Wilk cuando el número de observaciones es mayor de 50.