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Modelos Lineales. Coeflcientes ain para el contraste de Shapiro-Wilks i n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 2 0.7071 3 0.7071 0.0000 4 0.6872 0.1677 5 0.6646 0.2413 0.0000 6 0 ...
Entre los numerosos métodos usados para probar la normalidad de un conjunto de datos, destaca la prueba de Shapiro-Wilk por ser una de la más sencilla y potentes. La única condición es que el tamaño de la muestra debe ser igual o menor a 50.
Distribuci´on binomial. Funci´on de masa de probabilidad. Se tabula p x = P(X = x),x=0,1,2,...,n; X ∈ B(n,p). p n x 0 05 0 10 0 15 0 20 0 25 0 30 0 35 0 40 0 45 0 50 2 0 0 903 0 810 0 723 0 640 0 563 0 490 0 423 0 360 0 303 0 250 1 0 095 0 180 0 255 0 320 0 375 0 420 0 455 0 480 0 495 0 500
9 de jul. de 2022 · El Test de Shapiro-Wilk es un test estadístico que se realiza para determinar si un conjunto de datos puede modelarse mediante la distribución normal y, por tanto, si puede decirse que un subconjunto del conjunto de datos seleccionado al azar está distribuido normalmente.
El test de Shapiro-Wilk es un contraste de ajuste que se utiliza para comprobar si unos datos determinados (X 1, X 2,…, X n) han sido extraídos de una población normal. Los parámetros de la distribución no tienen porqué ser conocidos y está adecuado para muestras pequeñas (n<50).
A continuación se calculan las diferencias entre: el primero y el último; el segundo y el penúltimo; el tercero y el antepenúltimo, etc. y se corrigen con unos coeficientes tabulados por Shapiro y Wilk. El estadístico de prueba es: donde D es la suma de las diferencias corregidas.
El test de Shapiro-Wilks plantea la hipótesis nula que una muestra proviene de una distribución normal. Eligimos un nivel de significanza, por ejemplo 0,05, y tenemos una hipótesis alternativa que sostiene que la distribución no es normal.
