Varias pruebas de hipótesis, como la GOF, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, etc., siguen este formato básico:χ2χ2\chi^{2} H0 0H0H_0 : los datos siguen la distribución dada. H1H1H_1 : los datos no siguen la distribución dada. Típicamente, uno evalúa la afirmación de que algunos datos dados...
Estoy aprendiendo sobre la función empírica de distribución acumulativa. Pero aun no entiendo ¿Por qué se llama 'Empírico'? ¿Hay alguna diferencia entre Empirical CDF y
Tengo una distribución empírica . Lo calculo de la siguiente maneraG(x)G(x)G(x) x <- seq(0, 1000, 0.1) g <- ecdf(var1) G <- g(x) Denote , es decir, es el pdf mientras que es el cdf.h Gh ( x ) = dG / dXh(x)=dG/dxh(x) = dG/dxhhhsolGG Ahora quiero resolver una ecuación para el límite...
Las funciones empíricas de CDF generalmente se estiman mediante una función de paso. ¿Hay alguna razón por la cual esto se hace de tal manera y no mediante el uso de una interpolación lineal? ¿La función de paso tiene propiedades teóricas interesantes que nos hacen preferirla? Aquí hay un ejemplo...
La pregunta lo dice todo. He leído que no se puede generalizar KS a una dimensión igual o mayor que dos , y que las implementaciones famosas como esa en Numerical Recipes son simplemente incorrectas. ¿Podría explicar por qué es
Tengo datos que describen con qué frecuencia tiene lugar un evento durante una hora ("número por hora", nph) y cuánto duran los eventos ("duración en segundos por hora", dph). Estos son los datos originales: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732,...