Que procede despues que realizaste la transformada, pero el Pvalue sigue siendo menor? Aplicas otra transformada? Me gustaria saber tu respuesta gracias por tu video.
Si después de hacer una transformación, el valor P es todavía menor de 0.05, Indicando que todavía la muestra no es normal, Deberás decidir si es conveniente incluir tu variable sin la transformación. Transformar una variable no sólo busca lograr una distribución normal, pero no siempre sera posible. No tiene sentido transformar más de una vez una variable, porque la hace más difícil de entender o manejar.
Hola. Estoy trabajando con alturas de arboles y voy a obtener la estructura poblacional por medio de los histogramas y también una comparación de X2 (chi-cuadrada) de acuerdo con Zar (1988). No sé si este procedimiento me sirve para hacer la comparación, o es diferente, o tiene alguna variación. Cualquier aportación es valiosa. Gracias.
Por supuesto que te puede ayudar. Determina la altura de cada arbol en el area de interes. Luego crea el histograma usando la tecnica que mostre. Luego puedes hacer la x2 para comparar la normalidad. En unos dias publicare el video de x2 para comparar grupos. Sólo recuerda que existen diferentes pruebas de chi-cuadrada y cada una tiene una indicación especial.
@@raullopezvalle3083 Muchas gracias, eso ayudaría mucho. Una duda, donde obtiene la Función de Distribución Acumulada, para los límites inferior y superior, ¿en lugar de poner la fórmula de Distribución normal, se pone la de Distribución de Chi-cuadrada o no importa mucho eso?
@@avidaysin te recomendaría que vieras el video que puse de la prueba de kolmogorov-smirnov, donde muestro cómo se puede hacer la funcion de distribución acumulada. Es demasiado sencilla, ni te preocupes. Sin embargo no entiendo muy bien tu pregunta en cuanto a qué límites deseas obtener. Si me mandas decir cuál es tu problema en específico para que te pueda dar mayor información. Recuerda que la prueba de chi-cuadrada va a comparar el número de determinaciones u observaciones con el número teórico de valores esperados. Entonces, no importa si tienes una distribución normal o no. La prueba chi cuadrada, para mí, es una de las más poderosas para comprobar normalidad, porque la prueba te puede ayudar a determinar si tu muestra sigue una distribución en particular, no sólo la de normalidad.
@@raullopezvalle3083 y como puedo conocer cual tipo de distribución poseen los datos? es decir que rango de valores o que parámetros me indican el tipo de distribución que siguen los datos
@@FranciscoRubioV La mejor forma para saber que tipo de distribution tienes, es graficando los datos, usando un histograma o el "box cox". Hay al menos 18 tipos de distribuciones, por ello graficando los datos es el primer y, tal vez, el mejor paso. Usando formulas matematicas para saber el tipo de distribucion tienes no es facil. Por ejemplo, la determinacion del promedio, mediana y moda o la asimetria te pueden dar muy poca informacion, pero no te especifican exactamente el tipo de distribucion.
Muchas gracias por tu pregunta Aunque puedes tener el número de cajas que tú quieras es conveniente utilizar una ecuación que te garantice que el número de valores esperados en cada caja sea al menos 5 considerando que cuando tienes más cajas es mucho más probable que tengas menos de cinco valores esperados en cada caja También es importante que reconozcamos que la prueba de chi cuadrada es muy sensible a valores extremos lo cual quiere decir queen, si tienes cajas con menos de 5 valores esperados, al aplicar la ecuación vas a obtener resultados que van a ser muy grandes, incrementando el valor de la chi cuadrada y por ende, la probabilidad de que la prueba determine que la normalidad no existe.
Muchas gracias por tu pregunta. El objetivo de determinar el número de cajas es doble: Por un lado tener un número de cajas que sea fácilmente manejable sin que perdamos mucha información por la tosquedad y el otro es para garantizar que, por lo menos, tengamos 5 observaciones esperadas en cada una de ellas, si vamos s utilizar la prueba de chi cuadrada.
Que por que mi valor de P es igual a cero eso es normal? entiendo que me esta diciendo que mis valores no siguen una distribucion normal, hice el histograma de frecuencias y dispersion y efectivamente no sigue una distribución normal.
Gracias por la preguna. Si tu p=0, indica que la distribucion no sigue una distribucion normal. Debes recordar que cuando probamos la hipotesis de que la muestra NO tiene una distribucion normal, el valor p menor al valor de corte p=0.05 indica que la probabilidad de tener una distribucion NO normal es menor a 0.05. Cuando deseamos probar si la muestra tiene una distribucion normal, buscamos que la p sea >0.05.
Exelente video!! Muchas gracias
Gracias por el comentario.
Que procede despues que realizaste la transformada, pero el Pvalue sigue siendo menor? Aplicas otra transformada? Me gustaria saber tu respuesta gracias por tu video.
Si después de hacer una transformación, el valor P es todavía menor de 0.05, Indicando que todavía la muestra no es normal, Deberás decidir si es conveniente incluir tu variable sin la transformación. Transformar una variable no sólo busca lograr una distribución normal, pero no siempre sera posible. No tiene sentido transformar más de una vez una variable, porque la hace más difícil de entender o manejar.
Hola. Estoy trabajando con alturas de arboles y voy a obtener la estructura poblacional por medio de los histogramas y también una comparación de X2 (chi-cuadrada) de acuerdo con Zar (1988). No sé si este procedimiento me sirve para hacer la comparación, o es diferente, o tiene alguna variación. Cualquier aportación es valiosa. Gracias.
Por supuesto que te puede ayudar. Determina la altura de cada arbol en el area de interes. Luego crea el histograma usando la tecnica que mostre. Luego puedes hacer la x2 para comparar la normalidad. En unos dias publicare el video de x2 para comparar grupos. Sólo recuerda que existen diferentes pruebas de chi-cuadrada y cada una tiene una indicación especial.
@@raullopezvalle3083 Muchas gracias, eso ayudaría mucho. Una duda, donde obtiene la Función de Distribución Acumulada, para los límites inferior y superior, ¿en lugar de poner la fórmula de Distribución normal, se pone la de Distribución de Chi-cuadrada o no importa mucho eso?
@@avidaysin te recomendaría que vieras el video que puse de la prueba de kolmogorov-smirnov, donde muestro cómo se puede hacer la funcion de distribución acumulada. Es demasiado sencilla, ni te preocupes. Sin embargo no entiendo muy bien tu pregunta en cuanto a qué límites deseas obtener. Si me mandas decir cuál es tu problema en específico para que te pueda dar mayor información. Recuerda que la prueba de chi-cuadrada va a comparar el número de determinaciones u observaciones con el número teórico de valores esperados. Entonces, no importa si tienes una distribución normal o no. La prueba chi cuadrada, para mí, es una de las más poderosas para comprobar normalidad, porque la prueba te puede ayudar a determinar si tu muestra sigue una distribución en particular, no sólo la de normalidad.
@@raullopezvalle3083 y como puedo conocer cual tipo de distribución poseen los datos? es decir que rango de valores o que parámetros me indican el tipo de distribución que siguen los datos
@@FranciscoRubioV La mejor forma para saber que tipo de distribution tienes, es graficando los datos, usando un histograma o el "box cox". Hay al menos 18 tipos de distribuciones, por ello graficando los datos es el primer y, tal vez, el mejor paso. Usando formulas matematicas para saber el tipo de distribucion tienes no es facil. Por ejemplo, la determinacion del promedio, mediana y moda o la asimetria te pueden dar muy poca informacion, pero no te especifican exactamente el tipo de distribucion.
excelente video, mcuhas gracias, dónde puedo encontrar la base de datos que usaste?
Gracias por el comentario. Puedo compartir esa base de datos que yo cree.
¿Cuál es el motivo para usar la función para determinar el número de cajas?
Muchas gracias por tu pregunta Aunque puedes tener el número de cajas que tú quieras es conveniente utilizar una ecuación que te garantice que el número de valores esperados en cada caja sea al menos 5 considerando que cuando tienes más cajas es mucho más probable que tengas menos de cinco valores esperados en cada caja También es importante que reconozcamos que la prueba de chi cuadrada es muy sensible a valores extremos lo cual quiere decir queen, si tienes cajas con menos de 5 valores esperados, al aplicar la ecuación vas a obtener resultados que van a ser muy grandes, incrementando el valor de la chi cuadrada y por ende, la probabilidad de que la prueba determine que la normalidad no existe.
Muchas gracias por tu pregunta. El objetivo de determinar el número de cajas es doble: Por un lado tener un número de cajas que sea fácilmente manejable sin que perdamos mucha información por la tosquedad y el otro es para garantizar que, por lo menos, tengamos 5 observaciones esperadas en cada una de ellas, si vamos s utilizar la prueba de chi cuadrada.
profe si nos toca una probabilidad Erlang como seria esa formulación ?
Que por que mi valor de P es igual a cero eso es normal? entiendo que me esta diciendo que mis valores no siguen una distribucion normal, hice el histograma de frecuencias y dispersion y efectivamente no sigue una distribución normal.
Gracias por la preguna. Si tu p=0, indica que la distribucion no sigue una distribucion normal. Debes recordar que cuando probamos la hipotesis de que la muestra NO tiene una distribucion normal, el valor p menor al valor de corte p=0.05 indica que la probabilidad de tener una distribucion NO normal es menor a 0.05. Cuando deseamos probar si la muestra tiene una distribucion normal, buscamos que la p sea >0.05.
Podria compartir la base de datos?
funciones para poisson?
Las funciones de Poisson se discutirán en otro video.