Prezados Listeiros,

       Consegui achar o problema, porém os resultados da comparação entre a distribuição observada e estimada estão errados, alguem poderia me dar uma luz? Segue novo CRM:

## Teste de distribuição de erros tabajara

require(MASS)

BD<-rpois(1000,10) ### Valores a serem testados

Dist<-c("negative binomial","normal","Poisson")

for(typeD in seq_along(Dist)){

k <- fitdistr(BD,Dist[typeD])
par <- k$estimate
size <- par[1]#k
mu <- par[2]#Média
SD<-sd(BD)
N <- length(BD)

if (Dist[typeD]=='negative binomial'){ ### Para binomial negativa
est <-N*dnbinom(BD,size=size,mu=mu)  ## Estimativas
fecdf <- ecdf(BD) ###ecdf- Função de distribuição cumulativa empírica
knotsX <- knots(fecdf)
emp <- fecdf(c(knotsX,Inf))  # Empírica
print(Dist[typeD])
print(chisq.test(table(emp),table(est),correct=TRUE)) ##Teste Chi - Quadrado para valiar a significância da distribuição
}
if (Dist[typeD]=='normal'){  ### Para normal
est <-N*dnorm(BD,mean=size, sd=SD)  ## Estimativas
fecdf <- ecdf(BD) ###ecdf- Função de distribuição cumulativa empírica
knotsX <- knots(fecdf)
emp <- fecdf(c(knotsX,Inf))  # Empírica
print(Dist[typeD])
print(chisq.test(table(emp),table(est),correct=TRUE)) ##Teste Chi - Quadrado para valiar a significância da distribuição
}
 if (Dist[typeD]=='Poisson'){  ### Para Poisson
est <-N*dpois(BD,lambda=size)  ## Estimativas
fecdf <- ecdf(BD) ###ecdf- Função de distribuição cumulativa empírica
knotsX <- knots(fecdf)
emp <- fecdf(c(knotsX,Inf))  # Empírica
print(Dist[typeD])
print(chisq.test(table(emp),table(est),correct=TRUE))##Teste Chi - Quadrado para valiar a significância da distribuição
}
}
#

Obrigado

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Alexandre dos Santos
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Em 28/10/2015 15:25, ASANTOS escreveu:

Prezados listeiros,

      Estou tentando criar uma função para testar a distribuição de erros de normal, poisson e binomial negativa por enquanto, porém não sei o que estou fazendo de errado na minha função e solicito a ajuda de vocês para conseguir achar o erro, segue CRM:

## Teste de distribuição de erros tabajara

require(MASS)

BD<-rpois(1000,10) ### Valores a serem testados

Dist<-c("negative binomial","normal","Poisson")

for(typeD in 1:Dist){
k <- fitdistr(BD,typeD[Dist])
par <- k$estimate
size <- par[1]#Parametro
mu <- par[2]#Média
SD<-sd(BD)
N <- length(BD)

if (typeD[Dist]=='negative binomial'){       ### Para binomial negativa
est <-N*dnbinom(BD,size=size,mu=mu)  ## Estimativas
fecdf <- ecdf(BD) ###ecdf- Função de distribuição cumulativa empírica
knotsX <- knots(fecdf)
emp <- fecdf(c(knotsX,Inf))  # Empírica
chisq.test(table(emp),table(est),correct=TRUE) ##Teste Chi - Quadrado para valiar a significância da distribuição
}
if (typeD[Dist]=='normal'){          ### Para normal
est <-N*dnorm(BD,mean=mu, sd=SD)  ## Estimativas
fecdf <- ecdf(BD) ###ecdf- Função de distribuição cumulativa empírica
knotsX <- knots(fecdf)
emp <- fecdf(c(knotsX,Inf))  # Empírica
chisq.test(table(emp),table(est),correct=TRUE) ##Teste Chi - Quadrado para valiar a significância da distribuição
}
 if (typeD[Dist]=='Poisson'){        ### Para Poisson
est <-N*dpois(BD,lambda=mu)  ## Estimativas
fecdf <- ecdf(BD) ###ecdf- Função de distribuição cumulativa empírica
knotsX <- knots(fecdf)
emp <- fecdf(c(knotsX,Inf))  # Empírica
chisq.test(table(emp),table(est),correct=TRUE) ##Teste Chi - Quadrado para valiar a significância da distribuição
}
}
#

Obrigado,

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