3.4 Prueba de anderson
Esta fue dada a conocer en 1954, tiene como propósito corroborar si una muestra de variables aleatorias proviene de una población con una distribución de probabilidad especifica.Tiene la virtud de detectar las discrepancias en los extremos de las distribuciones.
La principal desventaja que es necesario calcular los valores críticos para cada distribución. Esta es muy sensible en los extremos de la distribución, por lo que debe ser usada con mucho cuidado en distribuciones con límite inferior acotado, y no es confiable para distribuciones de tipo discreto.
Pasos:
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Obtener n datos de la variable aleatoria a analizar.
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Calcular la media y la varianza de los datos.
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Organizar los datos en forma ascendente: Yi i=1,2….,n.
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Ordenar los datos en forma descendente Yn+1-i i = 1,2….,n.
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Establecer explícitamente la hipótesis nula, proponiendo una distribución de probabilidad.
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Calcular la probabilidad esperada acumulada para cada número Yi, PEA(Yi), y la probabilidad esperada acumulada para cada número, PEA(Yn+1-i), a partir de la función de probabilidad propuesta.
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Calcular el estadístico de prueba:
8. Ajustar el estadístico de prueba de acuerdo con la distribución de probabilidad propuesta.
9. Definir el nivel de significancia de la prueba α, y determinar su valor crítico.
10.Comparar el estadístico de prueba con el valor crítico. Si el estadístico de prueba es menor el valor crítico no se puede rechazar la hipótesis nula.