Testes de normalidade
## Testes de normalidade em R
library(MASS)
library(nortest)
O pacote MASS contém a função fitdistr, que será usada para obter as estimativas dos
parâmetros da distribuição normal (e seus respectivos erros padrão). Testes de normalidade estão
implementados no pacote nortest.
## Dados
# Densidade de amostras de concreto, em kg/m^3
# Kottegoda & Rosso (1997, p. 292)
dados <- c(2429, 2469, 2448, 2436, 2454, 2411, 2441, 2445, 2444, 2447,
2448, 2437, 2488, 2445, 2435, 2428, 2455, 2471, 2456, 2441,
2456, 2425, 2446, 2415, 2472, 2435, 2447, 2458, 2427, 2436,
2450, 2449, 2457, 2437, 2433, 2436, 2427, 2454, 2473, 2436)
cat("\n Número de observações (n):", length(dados))
Número de observações (n): 40
## Estimativas dos parâmetros
(estpar <- fitdistr(dados, "normal"))
mean sd
2444.925000 15.793017
( 2.497095) ( 1.765713)
No resultado acima, mean e sd são as estimativas dos parâmetros da distribuição normal, que são a
média e o desvio padrão, sendo que os valores entre parênteses são os erros padrão.
A função names mostra os componentes do objeto estpar.
names(estpar)
"estimate" "sd" "vcov" "n" "loglik"
Nota 1. Procure entender o significado de cada um dos componentes acima.
## Função distribuição empírica e distribuição normal
plot(ecdf(dados), main = "", pch = 20,
xlab = expression(paste("Densidade (", kg/m^3, ")")),
ylab = "Função distribuição")
rug(dados)
curve(pnorm(x, mean = estpar$estimate[1], sd = estpar$estimate[2]),
col = "blue", add = TRUE, lwd = 2)
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