Estudio de la normalidad de una variable — testnormal • BioEstatR

Representa el histograma de una variable x, superponiendo la densidad normal ajustada asi como un estimador del nucleo de la densidad. Permite obtener el diagrama QQ y el resultado del test de Shapiro-Wilk

Usage

testnormal(
  x,
  obs = TRUE,
  mod = TRUE,
  dens = TRUE,
  ks = 1,
  ky = 1.2,
  qq = FALSE,
  sw = TRUE,
  decs = 3,
  ...
)

Arguments

x: vector de datos a analizar
obs: valor logico: TRUE=representar el histograma
mod: valor logico: TRUE=representar el modelo ajustado de densidad normal
dens: valor logico: TRUE=Superponer estimador de nucleo de la densidad
ks: valor real: factor multiplicador del numero de intervalos calculados (el calculo se hace por la regla de Sturges o la de Freedman-Diaconis)
ky: valor real: factor multiplicador de la escala del eje de ordenadas
qq: valor logico: representa el diagrama QQ normal
sw: valor logico: realiza el test de Shapiro-Wilk
decs: valor entero: numero de decimales en la salida
...: parametros de configuracion de la funcion grpsggp

Value

Histograma con densidad normal superpuesta, diagrama probabilistico normal, test de Shapiro-Wilk

References

Forthofer, R. N., & Lee, E. S. (1995). Introduction to Biostatistics.

Examples

x=rnorm(500,10,2)
testnormal(x);

#> 
#> # Test de normalidad de Shapiro-Wilk  
#>  ------------------------------------- 
#>    n = 500,  W = 0.998,  p = 0.827 
testnormal(x,ks=3);

#> 
#> # Test de normalidad de Shapiro-Wilk  
#>  ------------------------------------- 
#>    n = 500,  W = 0.998,  p = 0.827 
testnormal(x,dens=FALSE)

#> 
#> # Test de normalidad de Shapiro-Wilk  
#>  ------------------------------------- 
#>    n = 500,  W = 0.998,  p = 0.827 
testnormal(x,mod=FALSE,dens=FALSE,ks=3)

#> 
#> # Test de normalidad de Shapiro-Wilk  
#>  ------------------------------------- 
#>    n = 500,  W = 0.998,  p = 0.827 
testnormal(x,obs=FALSE)

#> 
#> # Test de normalidad de Shapiro-Wilk  
#>  ------------------------------------- 
#>    n = 500,  W = 0.998,  p = 0.827 
testnormal(x,col="white")

#> 
#> # Test de normalidad de Shapiro-Wilk  
#>  ------------------------------------- 
#>    n = 500,  W = 0.998,  p = 0.827 
testnormal(x,sw=TRUE)

#> 
#> # Test de normalidad de Shapiro-Wilk  
#>  ------------------------------------- 
#>    n = 500,  W = 0.998,  p = 0.827 
testnormal(x,sw=TRUE,qq=TRUE,ks=3)


#> 
#> # Test de normalidad de Shapiro-Wilk  
#>  ------------------------------------- 
#>    n = 500,  W = 0.998,  p = 0.827 
testnormal(x,sw=TRUE,qq=TRUE,ks=3)


#> 
#> # Test de normalidad de Shapiro-Wilk  
#>  ------------------------------------- 
#>    n = 500,  W = 0.998,  p = 0.827