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En R : Use lillie.test en el paquete nortest . En SPSS (solo 21.0.0.1 y posterior), ejecute la prueba KS, haga clic en «Opciones» y especifique normal . Si no ingresa la media de la población y la desviación estándar, SPSS ejecutará automáticamente Lilliefors.
Description. Performs the Lilliefors (Kolmogorov-Smirnov) test for the composite hypothesis of normality, see e.g. Thode (2002, Sec. 5.1.1). Usage. lillie.test(x) Arguments. x. a numeric vector of data values, the number of which must be greater than 4. Missing values are allowed. Value.
La función lillie.test del paquete nortest se utiliza para realizar el test de Lilliefors, que es una versión modificada del contraste de normalidad de Kolmogorov-Smirnov. El test de Lilliefors, a pesar de ser una prueba conservadora, se recomienda para muestras de pequeño tamaño.
Prueba de Lilliefors. En estadística , la prueba de Lilliefors es una prueba de normalidad basada en la prueba de Kolmogórov-Smirnov. 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 ...
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The Lilliefors test is a variant of the Kolmogorov-Smirnov test that is specifically designed to test normality. It evaluates whether the data comes from a normal distribution by comparing the empirical distribution function of the data with the expected normal cumulative distribution function.
The Lilliefors (Kolmogorov-Smirnov) test is an EDF omnibus test for the composite hypothesis of normality. The test statistic is the maximal absolute difference between empirical and hypothetical cumulative distribution function. It may be computed as D=\max\{D^{+}, D^{-}\} D = max{D+,D−} with.
In statistics, the Lilliefors test is a normality test based on the Kolmogorov–Smirnov test. It is used to test the null hypothesis that data come from a normally distributed population, when the null hypothesis does not specify which normal distribution; i.e., it does not specify the expected value and variance of the distribution ...
