{"id":488,"date":"2023-07-29T17:55:21","date_gmt":"2023-07-29T17:55:21","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-de-anderson-cheri-r\/"},"modified":"2023-07-29T17:55:21","modified_gmt":"2023-07-29T17:55:21","slug":"teste-de-anderson-cheri-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-de-anderson-cheri-r\/","title":{"rendered":"Como realizar um teste de anderson-darling em r"},"content":{"rendered":"

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Um teste de Anderson-Darling<\/strong> \u00e9 um teste de adequa\u00e7\u00e3o que mede qu\u00e3o bem seus dados se ajustam a uma distribui\u00e7\u00e3o espec\u00edfica. Este teste \u00e9 usado com mais frequ\u00eancia para determinar se seus dados seguem ou n\u00e3o uma distribui\u00e7\u00e3o normal<\/a> .<\/span><\/p>\n

Esse tipo de teste \u00e9 \u00fatil para testar a normalidade, que \u00e9 uma suposi\u00e7\u00e3o comumente usada em muitos testes estat\u00edsticos, incluindo regress\u00e3o, ANOVA, testes t e muitos outros.<\/span><\/p>\n

Exemplo: teste Anderson-Darling em R<\/strong><\/span><\/h3>\n

Para realizar um teste de Anderson-Darling em R, podemos usar a fun\u00e7\u00e3o ad.test()<\/strong> na biblioteca nortest<\/strong> .<\/span><\/p>\n

O c\u00f3digo a seguir ilustra como realizar um teste AD para testar se um vetor de 100 valores segue ou n\u00e3o uma distribui\u00e7\u00e3o normal:<\/span><\/p>\n

 #install (if not already installed) and load nortest<\/em> library<\/span>\ninstall.packages('nortest')\nlibrary(nortest)\n\n#make this example reproducible<\/span>\nset.seed(1)\n\n#defined vector of 100 values that are normally distributed\nx <- rnorm(100, 0, 1)<\/span>\n\n#conduct Anderson-Darling Test to test for normality\nad.test(x)\n\n<\/span>#<\/span> Anderson-Darling normality test\n#\n#data:x\n#A = 0.16021, p-value = 0.9471\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Este teste retorna dois valores:<\/span><\/p>\n
 A<\/strong> : a estat\u00edstica de teste.<\/span><\/p>\n
 Valor p<\/strong> : o valor p correspondente da estat\u00edstica de teste.<\/span><\/p>\n
 A hip\u00f3tese nula do teste AD \u00e9 que os dados seguem<\/em> uma distribui\u00e7\u00e3o normal. Portanto, se nosso valor p para o teste for menor que nosso n\u00edvel de signific\u00e2ncia (as op\u00e7\u00f5es comuns s\u00e3o 0,10, 0,05 e 0,01), podemos rejeitar a hip\u00f3tese nula e concluir que temos evid\u00eancias suficientes para afirmar que nossos dados n\u00e3o seguem uma trajet\u00f3ria normal. distribui\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n
 Nesse caso, nosso valor p \u00e9 0,9471. Como este n\u00famero n\u00e3o est\u00e1 abaixo do nosso n\u00edvel de signific\u00e2ncia (digamos 0,05), n\u00e3o temos evid\u00eancias suficientes para rejeitar a hip\u00f3tese nula. \u00c9 seguro dizer que nossos dados seguem uma distribui\u00e7\u00e3o normal, o que faz sentido visto que geramos 100 valores que seguem uma distribui\u00e7\u00e3o normal com m\u00e9dia 0 e desvio padr\u00e3o de 1 usando a fun\u00e7\u00e3o rnorm()<\/strong> em R.<\/span><\/p>\n
 Em vez disso, suponha que geramos um vetor de 100 valores que segue uma distribui\u00e7\u00e3o uniforme entre 0 e 1. Podemos executar um teste AD novamente para ver se esses dados seguem uma distribui\u00e7\u00e3o normal:<\/span><\/p>\n
 #make this example reproducible\n<\/span>set.seed(1)\n\n#defined vector of 100 values that are uniformly distributed\n<\/span>x <- runif(100, 0, 1)\n\n#conduct Anderson-Darling Test to test for normality\n<\/span>ad.test(x)\n\n# Anderson-Darling normality test\n#\n#data:x\n#A = 1.1472, p-value = 0.005086\n<\/strong><\/pre>\n
 Nossa estat\u00edstica de teste A<\/em> \u00e9 igual a 1,1472 e o valor p correspondente \u00e9 igual a 0,005086. Como nosso valor p \u00e9 inferior a 0,05, podemos rejeitar a hip\u00f3tese nula e concluir que temos evid\u00eancias suficientes para dizer que esses dados n\u00e3o seguem uma distribui\u00e7\u00e3o normal. Este \u00e9 o resultado que esper\u00e1vamos, pois sabemos que nossos dados seguem, na verdade, uma distribui\u00e7\u00e3o uniforme.<\/span><\/p>\n
 Executando um teste de Anderson-Darling em uma coluna de um quadro de dados em R<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Tamb\u00e9m podemos realizar um teste AD para uma coluna especificada de um quadro de dados em R. Por exemplo, considere o conjunto de dados de \u00edris<\/strong> incorporado:<\/span><\/p>\n
 #view first six lines of iris<\/em> dataset<\/span>\nhead(iris)\n\n# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species\n#1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa\n#2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa\n#3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa\n#4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa\n#5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa\n#6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa\n<\/strong><\/pre>\n
 Suponha que queremos saber se a vari\u00e1vel Petal.Width<\/em> tem distribui\u00e7\u00e3o normal. Poder\u00edamos primeiro criar um histograma para visualizar a distribui\u00e7\u00e3o dos valores:<\/span><\/p>\n
 hist(iris$Petal.Width, col = 'steelblue', main = 'Distribution of Petal Widths',\n     xlab = 'Petal Width')\n<\/strong><\/pre>\n
 Os dados n\u00e3o parecem estar distribu\u00eddos normalmente. Para confirmar isso, podemos realizar um teste AD para testar formalmente se os dados s\u00e3o normalmente distribu\u00eddos ou n\u00e3o:<\/span><\/p>\n
 #conduct Anderson-Darling Test to test for normality\n<\/span>ad.test(iris$Petal.Width)\n\n# Anderson-Darling normality test\n#\n#data: iris$Petal.Width\n#A = 5.1057, p-value = 1.125e-12\n<\/strong><\/pre>\n
 O valor p do teste \u00e9 inferior a 0,05, portanto temos evid\u00eancias suficientes para rejeitar a hip\u00f3tese nula e concluir que Petal.Width<\/em> n\u00e3o segue uma distribui\u00e7\u00e3o normal.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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