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11 de feb. de 2023 · La Prueba de Shapiro-Wilks es una prueba estadística que se utiliza para evaluar si un conjunto de datos sigue una distribución normal. Esta prueba es una de las más utilizadas y es considerada una de las más fiables para evaluar la normalidad.
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.
En estadística, la prueba de Shapiro-Wilk se usa para contrastar la normalidad de un conjunto de datos. Se plantea como hipótesis nula que una muestra proviene de una población normalmente distribuida. Fue publicado en 1965 por Samuel Shapiro y Martin Wilk. 1 Se considera uno de las pruebas más potentes para el contraste de normalidad.
¿Qué es la prueba de Shapiro-Wilk? La prueba de Shapiro-Wilk es una forma de saber si una muestra aleatoria proviene de una distribución normal . La prueba te da un valor W; los valores pequeños indican que su muestra no tiene una distribución normal (puede rechazar la hipótesis nula de que su población tiene una distribución normal si ...
Podemos realizar fácilmente una prueba de Shapiro-Wilk en un conjunto de datos dado usando la siguiente función incorporada en R: shapiro.test (x) dónde: x: un vector numérico de valores de datos. Esta función produce un estadístico de prueba W junto con un valor p correspondiente.
10 de dic. de 2023 · La prueba de Shapiro-Wilk se utiliza para verificar la hipótesis nula de que los datos provienen de una población con una distribución normal. La hipótesis nula (H0) es que los datos son normales, mientras que la hipótesis alternativa (H1) es que los datos no siguen una distribución normal.
Para comprobar analíticamente la distribución normal de tus datos, existen varios procedimientos de prueba, siendo los más conocidos la prueba de Kolmogorov-Smirnov, la prueba de Shapiro-Wilk y la prueba de Anderson Darling.
