Testes de normalidade


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Testes de normalidade - versão curta

Testes de se um conjunto de dados é distribuído de uma maneira que seja consistente com uma distribuição normal.


Testes de normalidade - versão longa

testes de normalidade são usados ​​para determinar se um conjunto de dados é bem modelada por uma distribuição normal ou não, ou para calcular a probabilidade de uma variável aleatória é subjacente a ser distribuídos normalmente. Mais precisamente, elas são uma forma de selecção do modelo, e pode ser interpretada de várias maneiras, dependendo da interpretação de probabilidade:

* Em termos de estatística descritiva, medidas um uma bondade de ajuste de um modelo normal para os dados - se o ajuste é pobre, então os dados não são bem modelados em que o respeito por uma distribuição normal, sem fazer um juízo sobre qualquer variável subjacente.

* Em freqüentistas testes de hipóteses estatísticas estatística, os dados são testados contra a hipótese nula de que é normalmente distribuído.

* Em estatística Bayesiana, uma não "normalidade teste" per se, mas calcula a probabilidade de que os dados vêm de uma distribuição normal com μ dada parâmetros, σ (para todos os μ, σ), e compara isso com a probabilidade de que o dados vêm de outras distribuições em análise, a maioria simplesmente usando fatores de Bayes (dando a chance de ver relativamente a dados fornecidos modelos diferentes), ou mais fina tendo uma distribuição a priori sobre possíveis modelos e parâmetros de computação e uma distribuição posterior dadas as probabilidades calculadas.


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