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test de normalité logiciel R

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test de normalité logiciel R

Message par louloulaterrible le Mer 20 Mai 2009 - 12:42

Bonjour,
Un peu novice sur le logiciel R j'ai essayé de faire un test de normalité sur des données enregistrées (temps de refroidissement en min).
J'aimerais savoir s'il est bon et si mon interprétation est bonne (qui est; mes données suivent une loi normale)
Voici ce que j'ai fait:

> t<-c(143,181,135,243,348)
> shapiro.test(t)

Shapiro-Wilk normality test

data: t
W = 0.8832, p-value = 0.3242

merci à vous cat

louloulaterrible

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Re: test de normalité logiciel R

Message par Invité le Lun 25 Mai 2009 - 8:33

Bonjour,

le code que tu utilises est bon. Après pour ce qui est de l'interprétation ... elle est bonne aussi dans le sens ou la p-value >0.05 donc tu ne peux pas rejeter H0. Mais de la a dire que ta distribution est normale ... tu n'as QUE 5 valeurs ... alors il faut sûrement rester prudent. J'ai fait des simulations en tirant au hasard 5 valeur parmi une loi uniforme (donc non normale), et dans 94% des cas tu conclus que la distribution est normale (sur 10000 simulations). Les tests paramétriques sont rarement puissant quand les tailles d'échantillon sont très petites.

micros

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Re: test de normalité logiciel R

Message par louloulaterrible le Mar 26 Mai 2009 - 9:13

Je ne connais pas de test non parametrique de normalité :s


Dernière édition par louloulaterrible le Mar 26 Mai 2009 - 9:27, édité 1 fois

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Re: test de normalité logiciel R

Message par Invité le Mar 26 Mai 2009 - 9:19

je te disais juste de faire attention quand à tes conclusions, de prendre ce résultat avec des pincettes.

micros

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Re: test de normalité logiciel R

Message par louloulaterrible le Mar 26 Mai 2009 - 9:26

J'ai bien compris et je t'en remercie Smile
Mais du coup ça m'embête parce que le test non parametrique que j'ai trouvé c'est le test de jarque-bera qui a l'air compliqué...
Merci quand même^^.

louloulaterrible

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Re: test de normalité logiciel R

Message par c@ssoulet le Mar 26 Mai 2009 - 12:39

Un truc qu'il faut avoir en tete avec ces tests de normalité, c'est qu'ils sont assez sensibles à l'effectif et qu'il faut les interpréter avec prudence. En clair, avec tres peu de points tu es toujours ns et tu as tendance à dire (à tort) "distribution normale", et avec énorméménet de points, tu rejettes (à tort) l'hypothèse de normalité parce que tu es < 0.05 des que tu t'écartes à peine des valeurs de référence de skewness et kurtosis.

En pratique, on travaille plutôt graphiquement, par exemple avec des "normal-quantile plots". Bien sur, la décision est toujours un peu subjective, mais pas plus qu'avec des résultats de tests interprétés à l'arrache.

c@ssoulet

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