¿Cómo probar mis datos contra una específica distribución normal?

Question

Necesito probar mis datos para ver si sigue una distribución normal con media específica y enfermedades de transmisión sexual como N ~(mu, std) sé que esto se puede hacer por la prueba de Kolmogorov-Smirnov que tiene una función en MATLAB y R, pero el valor por defecto para estos la función es normal estándar y no sé cómo debo especificar mi mu y std en la función. Si me puedes ayudar en cualquiera de estos dos programas será agradecido.

Answer 1

En R, usted puede usar la función ks.test con los siguientes argumentos:

ks.test(your_data, "pnorm", mean=test_mu, sd=test_sd)

Donde your_data es su vector de datos, test_mu es el promedio de los teóricos de la distribución normal y test_sd su desviación estándar.

Para inspeccionar los datos gráficamente, puede utilizar la función qqPlot de la car paquete. Sólo uso con los siguientes argumentos:

qqPlot(your_data, "norm", mean=test_mu, sd=test_sd)

Esto produce un Q-Q plot con una comparación de la línea y un 95% de punto de sabio de la confianza de la envolvente (de forma predeterminada).

Espero que ayude.

Answer 2

Así que no utiliza el valor predeterminado. Como ya lo señalamos, R le permite especificar la desviación estándar y media de la población.

Aquí es cómo hacerlo en MATLAB o cualquier otra cosa que no te da la opción de especificar:

Estandarizar la variable por los parámetros de población: $z_i = \frac{x_i-\mu_0}{\sigma_0}$

... y luego pruebe contra estándar normal.

(Sin embargo, si ésos $\mu$ y $\sigma$ valores provienen de una muestra... no hacerlo!)

Answer 3

ks.testen R le permite ajustar la media y la distribución para probarse contra. p. ej.

x <- rnorm(1000, 4, 10)
ks.test(x, "pnorm", mean = 4, sd = 10)