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Prueba de Lilliefors para distribución exponencial. Lilliefors también se puede usar para probar el ajuste a una distribución exponencial. Los pasos generales son casi idénticos a la prueba de normalidad de Lilliefors, excepto con un par de cambios menores en la hipótesis nula y las fórmulas:
La prueba exponencial se basa en un estadístico tipo Kolmogorov-Smirnov para los datos transformados, al igual que la prueba de Lilliefors para normalidad. Procedimiento. Se calculan \(Y_1, \ldots, Y_n\)como sigue \[ Y_i = \frac{X_i}{\bar{X}_n}, \quad i = 1, \ldots, n, \quad \text{con} \quad \bar{X}_n = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i.
Hipótesis. El contraste de Lilliefors es una variante de la prueba de Kolmogorov-Smirnov diseñada específicamente para comprobar la normalidad. Evalúa si los datos proceden de una distribución normal comparando la función de distribución empírica de los datos con la función de distribución acumulativa normal esperada.
Apariencia. ocultar. 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 ...
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:
2. Test de Lilliefors (prueba de corrección para Kolmo gorov). 3. Prueba de gráficos: Histograma, Q-Q Plots, 4. Prueba de Shapiro-Wilks. 1. PRUEBA DE KOLMOGOROV-SMIRNOV Conocida como prueba K-S, es una prueba de signifi-cación estadística para verificar si los datos de la muestra proceden de una distribución normal. Se emplea para va-
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.
