Acredito q seja o erro padrão, repare este exemplo, direto do help da função fitdistr
set.seed(123) x <- rgamma(100, shape = 5, rate = 0.1) fitdistr(x, "gamma") ## now do this directly with more control. fitdistr(x, dgamma, list(shape = 1, rate = 0.1), lower = 0.001) ainda no help, observe o que diz: " An object of class "fitdistr", a list with four components, estimate the parameter estimates, sd the estimated standard errors, vcov the estimated variance-covariance matrix, and loglik the log-likelihood. " executando zzz <-fitdistr(x, dgamma, list(shape = 1, rate = 0.1), lower = 0.001) zzz$sd repare que retorna os valores que estão entre parêntesis Leonard On 26/04/2011, at 14:01, Cristiano Melo wrote: > Walmes, > > Fiz o seguinte: > library(MASS) > fitdistr(vetor_observado,"weibull") - que acredito ser suficiente. > > O resultado foi: > shape scale > 1.377413 210.784742 > (0.167581) (23.479204) > > Que novamente acredito ser o que quero. Só não entendi esta informação entre > parênteses. > > Em 26 de abril de 2011 09:21, Walmes Zeviani > <[email protected]>escreveu: > >> Cristiano, >> >> A mensagem sobre os empates vem do fato da sua amostra possuir valores >> repetidos. Às vezes, a precisão dessa medidas (casas decimais) é pequeno, >> imagine medir altura de 100 pessoas, é bem provável ter duas com 1,78 m, ou >> outro valor. >> >> Na ks.test(vetor_observado, distribuição, parametro1, parametro2, >> demais_opções), você precisa passar o valor dos parâmetros sob hipótese. >> Normalmente os valores usando são as estimativas obtidas com os dados. Então >> você precisa estimar. Para o caso da normal, mean(x) e sd(x) são os >> estimadores. Para outras distribuições você pode usar a função >> MASS::fitdistr(). Consulte a documentação para instruções de uso. >> >> À disposição. >> Walmes. >> >> ========================================================================== >> Walmes Marques Zeviani >> LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) >> Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná >> fone: (+55) 41 3361 3573 >> VoIP: (3361 3600) 1053 1173 >> e-mail: [email protected] >> twitter: @walmeszeviani >> homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes >> linux user number: 531218 >> ========================================================================== >> >> >> 2011/4/25 Cristiano Melo <[email protected]> >> >>> É o seguinte: tenho em um arquivo txt um vetor que representa tempos até a >>> falha de equipamentos. Gostaria de fazer alguns teste de aderência para >>> verificar se estes dados se aproximam de algumas distribuições de >>> probabilidade. Usei o lillie.test(dados) para verificar se dos dados aderem >>> a uma distribuição nomal. No entanto, gostaria de verificar se estes mesmos >>> dados (e algumas variações) se aderem a uma exponencial, gamma e weibull. >>> >>> Sei que a função é a ks.test(x, y,..., alternative=c("two.sided" "less" or >>> "greater")) para o teste de Kolmogorov-Smirnov. >>> Para testar normalidade com a função ks, fiz o seguinte: ks.test(vetor, >>> "pnorm", sd=sd(vetor), mean=mean(vetor),alternative=c("two.sided")). Curioso >>> que o resultado foi bem diferente da lillie.test, a seguinte mensagem foi >>> apresentada: >>> Warning message: >>> In ks.test(vetor, "pnorm", sd=sd(vetor), >>> mean=mean(vetor),alternative=c("two.sided")), : não é possível calcular os >>> níveis descritivos corretos com empates. >>> O que isso quer dizer??????? >>> >>> Quando tentei usar outra distribuição, pweibull por exemplo, o p-value foi >>> menor que 2.2e-16, ou seja, nada a ver, e repetindo a mesma frase anterior. >>> O mesmo resultado foi com as outras. Como não sei a sintaxe para weibull fiz >>> o seguinte: >>> ks.test(vetor, "pweibull", 1.129, 2,alternative=c("two.sided")) >>> >>> Onde estou errando? Vi que para montar uma pweibull são necessários o >>> vetor de quantis e os parâmetros shape e scale. É necessário fazer separado >>> e quardar em uma variável e depois jogar na ks? Como consigo esse vetor de >>> quantis? Achei que seria automático. >>> Estou correto se fizer assim: >>> >>> ks.test(vetor, "pweibull",10,2) >>> >>> E tem alguma forma de estimar os parâmetros shape e scale desta função? >>> >>> >>> _______________________________________________ >>> R-br mailing list >>> [email protected] >>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >>> >>> >> >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> [email protected] >> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >> >> > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br _______________________________________________ R-br mailing list [email protected] https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
