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La prueba de Lilliefors es una prueba de normalidad . Es una mejora de la prueba de Kolomogorov-Smirnov (KS) , que corrige la KS para valores pequeños en las colas de las distribuciones de probabilidad, y por lo tanto, a veces se la denomina prueba KS D. Muchos paquetes estadísticos (como SPSS) combinan las dos pruebas como una prueba KS ...
Prueba Lilliefors. La prueba Lilliefors es una adaptación de la prueba KS, esto es porque esta prueba se basa en la misma idea de Kolmogorov-Smirnov, sólo que aplicado al caso de \(Normalidad\), en este caso dada una muestra aleatoria \(X_1,\dots,X_n\) se desea hacer la siguiente prueba:
Se utiliza para probar la hipótesis nula de que los datos provienen de una población con distribución normal, cuando la hipótesis nula no especifica qué distribución normal; es decir, no especifica el valor esperado y la varianza de la distribución.
ción normal: 1. Prueba de Kolmogorov-Smirnov (K-S). 2. Test de Lilliefors (prueba de corrección para Kolmo gorov). 3. Prueba de gráficos: Histograma, Q-Q Plots, 4. Prueba de Shapiro-Wilks. 1. PRUEBA DE KOLMOGOROV-SMIRNOV Conocida como prueba K-S, es una prueba de signifi-cación estadística para verificar si los datos de la muestra
- Manuel Romero-Saldaña
- 2016
22 de abr. de 2023 · Esta sección resumirá brevemente las pruebas de normalidad de Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors y Anderson-Darling, analizando sus supuestos y metodologías subyacentes. Prueba de Shapiro-Wilk: La prueba de Shapiro-Wilk es ampliamente considerada como una de las pruebas de normalidad más potentes.
11 de feb. de 2023 · La prueba de Lilliefors es una de las pruebas estadísticas más utilizadas para evaluar la normalidad de datos. es una prueba de bondad de ajuste que compara la distribución de los datos con una distribución normal y es especialmente útil para muestras pequeñas y es fácil de realizar.
14 de jul. de 2023 · Prueba de Lilliefors. Elección de la técnica más adecuada. ¿Qué es una distribución normal? En una distribución normal, los datos se distribuyen simétricamente alrededor de la media, lo que...
