search for: rechazar

...bas de normalidad (kolmogorov-smirnov, cuando n>50) y (Shapiro, cuando n<50); y he obtenido los resultados ("D observado" en el caso de kolmogorov) pero no he podido hallar una función que me genere los valores de "D tabulado" para hacer el contraste y tomar la decisión de rechazar/no rechazar la hipótesis de normalidad. ¿Alguien sabe una función que me pueda ayudar?. 2. Además alguien me puede ayudar para graficar estos datos contrastándolos con la curva de normalidad teórica (he visto que en spss los datos de la muestra están representados en un histograma y a esos se les...

...eanlog = mean, sdlog = sd), lwd=2,add=TRUE) > > # con la de las medias de las submuestras: > curve(ecdf(sample_bucket$mean)(x),type="s",lty = 2, add = TRUE) > > Lo que creo que ocurre es que la segunda muestra es muy pequeña y el > test de KS no tiene evidencias para rechazar la H0. Si consideras un numero > mayor de "buckets" debería rechazar. Ten en cuenta también que el test KS > puede no ser el más potente... > > Un saludo, > Rubén F.C. > > > > > El 15/10/2014 9:59, Víctor Nalda Castellet escribió: > > Hola...

...de los Carlos se había creado un hilo sobre R y python, hoy leo una noticia, por lo menos para mí, que podría entrar en esa situación entre lo mejor de dos alternativas. Lógicamente, es nuevo para mí, no puedo opinar nada más que compartir la información, probar, usar, y cada uno puede utilizar o rechazar la herramienta. Miren http://blog.rstudio.com/2018/03/26/reticulate-r-interface-to-python/ Javier Rubén Marcuzzi [[alternative HTML version deleted]]

Buenas, En R, como en la mayoría del software estadístico, no se utiliza ningún nivel de confianza sino que lo que se calcula es el p-valor asociado al contraste. De forma que cuanto más cerca de 0 esté el p-valor "menos credibilidad le damos a la hipótesis nula". Dicho mejor, debemos rechazar la hipótesis nula si el p-valor está por debajo de nuestro nivel de confianza. Por ejemplo, la primera línea del ejemplo: Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) TRAT 6 0.0028 0.00046 0.777 0.590 El p-valor es el número que aparece en la última columna, es decir, para este...

Hola buenas a todxs, comento mi duda: Calculo la correlación entre dos variables (calculo por años que: mayor tasa de desempleo implica menos venta de coches) y me sale positiva la correlación por lo tanto tienen una relación directa. Mi duda: ¿para que esta prediccíón sea cierta, además de una correlación positiva tengo que calcular el nivel de significancia entre las dos variables? Saludos y

Gracias Carlos. Yo también he visto el ejemplo que te pone chatGPT, pero la salida que te da no soy capaz de interpretarla. Os paso las ordenes y las respuestas de R de la propuesta de chatGPT Ejemplo.aov<- aov(P~TRAT+CORTE+REP) > summary (Ejemplo.aov) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) TRAT 6 0.0028 0.00046 0.777 0.590 CORTE 2 0.5022 0.25110 424.542 <2e-16

Hola compañeros de la lista. Tengo el siguiente set de datos: Repeticiones <- c(rep("RI", 14), rep("RII", 14), rep("RIII", 14)) Tiempo <- rep(c(0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 24, 36, 48, 60, 72, 96, 120), 3) Concentracion_celular <- c(0.4862, 0.5375, 0.4309, 0.4390, 0.4603, 0.4733, 0.3936, 0.9085, 0.5838, 0.5477, 0.6331, 0.8693, 1.0092, 0.6341, 0.5350,

Hola a tod en s, estoy intentando averiguar el número de modas en una distribución. Para ello utilizo diptest. Mi duda es que no acabo de entender cuando la información suministrada por los test suponen la existencia o no de unimodalidad/multimodalidad. Una parte de la salidad de diptest es la que pego a continuación (el resto esta en el fichero adjunto con las distribuciones kernels y las