Bom tarde Pessoal,
Estou tentando testar frequências de distribuição normal para um
vetor com 100,000 valores com o pacote MASS, o problema é que quando
faço o teste de Qui quadrado entre a distribuição empírica o teste não
funciona:
Erro em chisq.test(x = table(emp), y = table(est)) :
'x' e 'y' devem ter ao menos 2 níveis
Quando faço para binomial negativa funciona, mas para distribuição
normal não. Alguém teria uma outra solução, segue CRM:
require(MASS)
res<-rnorm(100000)### Com 100,000 valores não posso usar shapiro.test
( k <- fitdistr(res,"normal"))
par <- k$estimate
(md <- par[1])#Média
(ep <- par[2])#sd
(N <- length(res))
est <-N*dnorm(res,mean=md,sd=ep) ## Estimativas
##Teste Chi - Quadrado para valiar a significância da distribuição
fecdf <- ecdf(res) ###ecdf- Função de distribuição cumulativa empírica
knotsX <- knots(fecdf)
emp <- fecdf(c(knotsX,Inf))
chisq.test(x=table(emp),y=table(est))## Teste de Chi quadrado
Obrigado,
--
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Alexandre dos Santos
Proteção Florestal
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Vice Coordenador do curso de Engenharia Florestal
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