Pruebas de normalidad
Páginas: 2 (362 palabras)
Publicado: 10 de febrero de 2014
Pruebas de normalidad de un proceso
Es indispensable conocer que cuando se aplica una herramienta estadística en donde se involucran variables continuas o cuantitativas es fundamental determinar sila información obtenida en el proceso, tiene un comportamiento mediante una distribución normal. Para esto se utilizan, lo que llamamos como, pruebas de normalidad, las cuales son forma de selecciónde modelos, y se puede interpretar de varias maneras, dependiendo de la interpretación de la probabilidad.
Para ello la estadística posee algunas pruebas, entre ellas encontramos la prueba deJi-cuadrado , Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Shapiro-Wilkso, ó la prueba de Anderson Darling; pero una manera muy sencilla de realizar la prueba de normalidad es construyendo un Histograma de Frecuencia. Distribución χ² (de Pearson-Chi cuadrado o Ji cuadrado)
Distribución de probabilidad continua con un parámetro que representa los grados de libertad de la variable aleatoria
donde son variablesaleatorias normales independientes de media cero y varianza uno. El que la variable aleatoria tenga esta distribución se representa habitualmente así: .
utilizada como prueba de independencia y comoprueba de bondad de ajuste y en la estimación de varianzas. Pero también está involucrada en el problema de estimar la media de una población normalmente distribuida y en el problema de estimar lapendiente de una recta deregresión lineal, a través de su papel en la distribución t de Student.
Kolmogórov-Smirnov (también prueba K-S)
Es una prueba no paramétrica que se utiliza para determinarla bondad de ajuste de dos distribuciones de probabilidad entre sí.
Para dos colas el estadístico viene dado por
donde F(x) es la distribución presentada como hipótesis.
Lilliefors HubertLilliefors
Prueba de normalidad basado en la prueba de Kolmogorov-Smirnov. Se utiliza para probar la hipótesis nula de que los datos provienen de una población distribuida normalmente, cuando la...
Es indispensable conocer que cuando se aplica una herramienta estadística en donde se involucran variables continuas o cuantitativas es fundamental determinar sila información obtenida en el proceso, tiene un comportamiento mediante una distribución normal. Para esto se utilizan, lo que llamamos como, pruebas de normalidad, las cuales son forma de selecciónde modelos, y se puede interpretar de varias maneras, dependiendo de la interpretación de la probabilidad.
Para ello la estadística posee algunas pruebas, entre ellas encontramos la prueba deJi-cuadrado , Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Shapiro-Wilkso, ó la prueba de Anderson Darling; pero una manera muy sencilla de realizar la prueba de normalidad es construyendo un Histograma de Frecuencia. Distribución χ² (de Pearson-Chi cuadrado o Ji cuadrado)
Distribución de probabilidad continua con un parámetro que representa los grados de libertad de la variable aleatoria
donde son variablesaleatorias normales independientes de media cero y varianza uno. El que la variable aleatoria tenga esta distribución se representa habitualmente así: .
utilizada como prueba de independencia y comoprueba de bondad de ajuste y en la estimación de varianzas. Pero también está involucrada en el problema de estimar la media de una población normalmente distribuida y en el problema de estimar lapendiente de una recta deregresión lineal, a través de su papel en la distribución t de Student.
Kolmogórov-Smirnov (también prueba K-S)
Es una prueba no paramétrica que se utiliza para determinarla bondad de ajuste de dos distribuciones de probabilidad entre sí.
Para dos colas el estadístico viene dado por
donde F(x) es la distribución presentada como hipótesis.
Lilliefors HubertLilliefors
Prueba de normalidad basado en la prueba de Kolmogorov-Smirnov. Se utiliza para probar la hipótesis nula de que los datos provienen de una población distribuida normalmente, cuando la...
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