Sugiro que se preocupe menos com a qualidade do teste que irá executar e verifique na literatura o que ela fala sobre tais variáveis.
Falo isso porque Normal é uma das distribuições que seus dados podem assumir (a mais improvável, a meu ver). De uma olhada em fitdistr (Pacote MASS), este comando te ajudará a ter uma idéia dos parâmetros e seus respectivos desvios, permitindo inferir sobre os mesmos. Leonard On 06/06/2011, at 19:13, Cristiano Melo wrote: > Texto da ajuda do R > > The Lilliefors (Kolomorov-Smirnov) test is the most famous EDF omnibus test > for normality. Compared to the Anderson-Darling test and the Cramer-von > Mises test it is known to perform worse. Although the test statistic > obtained from lillie.test(x) is the same as that obtained from ks.test(x, > "pnorm", mean(x), sd(x)), it is not correct to use the p-value from the > latter for the composite hypothesis of normality (mean and variance > unknown), since the distribution of the test statistic is different when the > parameters are estimated. > > Minha base de dados consiste de uma amostra de tempos de reparo de > equipamentos e tempos de operação (um vetor para cada). Neste caso o mais > adequado é o lillie.test? > _______________________________________________ > 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
