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Tabla de Lilliefors Distribución normal con parámetros estimados. n: tamaño de la muestra α: nivel de significación. Molin, P., Abdi H. (1998). New Tables and numerical approximation for the Kolmogorov‐. Smirnov/Lillierfors/Van Soest test of normality, University of Bourgogne.
Encuentre el valor crítico para la prueba de esta tabla y rechace la hipótesis nula si el estadístico de prueba T es mayor que el valor crítico. Precauciones . La prueba de Lilliefors tiene una potencia baja . Según la documentación de R , se «sabe que funciona peor» que las pruebas de Anderson-Darling o Cramer-von Mises
These tables give the critical values Dn,α for the Lilliefors test for normality, as described in Lilliefors Test. The first table is the original table from Lilliefors, while Table 2 is a revised version from Abdi and Molin. Table 1. Table 2. where. Download Table. Click here to download the Excel workbook with the above table.
En estadística , la prueba de Lilliefors es una prueba de normalidad basada en la prueba de Kolmogórov-Smirnov. Se utiliza para probar la hipótesis nula de que los datos provienen de una población con distribución normal , cuando la hipótesis nula no especifica qué distribución normal; es decir, no especifica el valor esperado y la ...
TABLA DE LILLIEFORS PARA NORMALIDAD. Se expone como ejemplo la tabla de Lilliefors para evaluar la normalidad como complemento al apartado 5.1.12 Prueba de ajuste de Kolmogorov-Smirnov y Lilliefors del marco refencial, con el fin de complementar la información allí expuesta. ANEXO II. HISTOGRAMAS CON AJUSTE NORMAL .
Departamento de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa. Universidad de Murcia. TABLA 2. Valores críticos Dn, para el estadístico Dn para contrastar la hipótesis de normalidad cuando la media y la varianza poblacionales son estimadas. (contraste de Kolmogorov-Smirnov con la corrección de Lilliefors)
21 de febrero de 2018. Prueba Lilliefors. La prueba Lilliefors es una adaptación de la prueba KS, esto es porque esta prueba se basa en la misma idea de Kolmogorov-Smirnov, sólo que aplicado al caso de \(Normalidad\), en este caso dada una muestra aleatoria \(X_1,\dots,X_n\) se desea hacer la siguiente prueba:
