Teste de Lilliefors
Aderência e normalidade · distribuição de referência: D (Lilliefors)
Quando usar
Testar normalidade quando a média e o desvio padrão são estimados da própria amostra.
Hipótese nula
Os dados vêm de alguma distribuição normal.
Pressupostos
- Observações independentes
Estatística
D = \sup_x \left| F_n(x) - \Phi\!\left(\dfrac{x - \bar{x}}{s}\right) \right|Como reportar
D = 0,09; p = 0,38
No R e no Python
R
library(nortest)
lillie.test(x)Python
from statsmodels.stats.diagnostic import lilliefors
lilliefors(x)No Python, stats é scipy.stats e np é numpy.
Variantes e alternativas
- Kolmogorov-Smirnov com valores críticos corrigidos
Onde fica no catálogo
Aderência e normalidade. Aderência: os dados seguem a distribuição esperada? Os testes de normalidade são o caso mais comum e conferem um pressuposto dos testes paramétricos.
Na árvore de decisão
Não tem caminho próprio na árvore, mas aparece junto de outros testes:
- Como alternativa a Shapiro-Wilk.