O teste de KS para 1 amostra (qdo vc usa punif) mede a distancia entre a distribuicao empirica da sua amostra 'x' e a distribuicao teorica da uniforme (via punif). O teste de KS para 2 amostras (seu segundo caso), mede a distancia entre as duas distribuicoes empiricas (note a diferenca). Por sinal, note que, ao rejeitar a hipotese nula, vc nao pode dizer que ela e' falsa... Tudo o que vc pode afirmar e' que, com os dados que voce possui, vc nao tem evidencias que suportem a hipotese nula. E' uma diferenca sutil, mas essencial para todos os que usam testes de hipotese. Para ilustracao: gere trocentas amostras com distribuicao normal... faca o teste de hipotese (usando KS) de normalidade para cada uma das amostras... Se vc preferir o ponto de corte de 5% para o p-valor e usa-lo como criterio de rejeicao, vc observara' que vc rejeitara' cerca de 5% dos conjuntos de dados e ainda assim a hipotese nula eh verdadeira (afinal todos os dados sao normais).... Para facilitar sua vida no "dever de casa": prop.table(table(replicate(10000, ks.test(rnorm(10), pnorm)$p.value < .05))) b 2011/11/16 julio cesar araujo <julio_economia@yahoo.com.br>:
Kolmogorov - Smirnov test no R,
Pessoal, quero verificar se um conjunto de dados tem distribuição uniforme (0,1). Daí através da função ks.test, uso, por exemplo, o comando ks.test(x, "punif"). Para um conjutno de dados que possuo esse comando apresenta valor abaixo de 0.5 o que significa que meus dados não possuem a distribuição uniforme. Só que essa mesma função pode ser utilizada para comparar se duas amostras possuem a mesma distribuição, por exemplo ks.test(x, y), daí criei uma variável y, através de um runif (uma uniforme randomica) e testei com a X e resultado foi aceito (acima de 0.20, no meu caso). Como isso é possível???? seria x então uniforme ou não, como é possível quando utilizado "punif" dar que não oe quando comparado a uma variável uniforme criada aleatorimente por mim acusar ter a mesma distribuição??
Desde já agradeço e peço desculpas pela "trivialidade" da pergunta.
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