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Prueba De Anderson-Darling La prueba de Anderson-Darling es usada para probar si una muestra viene de una distribución especifica. Esta prueba es una modificación de la prueba de KolmogorovSmirnov donde se le da más peso a las colas de la distribución que la prueba de Kolmogorov-Smirnov .

En estadística, la prueba de Anderson-Darling es una prueba no paramétrica sobre si los datos de una muestra provienen de una distribución específica. La fórmula para el estadístico determina si los datos (observar que los datos se deben ordenar) vienen de una distribución con función acumulativa F. Formulas:

A2 = − N − S Donde:

El estadístico de la prueba se puede entonces comparar contra las distribuciones del estadístico de prueba (dependiendo que F se utiliza) para determinar el Pvalor.

Ejemplo: En el método de Anderson Darling o Ryan Joiner, si el valor de probabilidad P de la prueba es mayor a 0.05, se considera que los datos son normales. Seguir los siguientes pasos: Generar 100 datos aleatorios en Minitab con Media = 264.6 y Desviación estándar S = 32.02 con: 1. Calc > Random data > Normal 2. Generate 100 Store in columns C1 Mean 264.06 Estandar deviation 32.02 OK.

Nos aseguramos que los datos se distribuyan normalmente con la prueba de Anderson Darling o Ryanjoiner como sigue. 1. Stat > Basic statistics > Normality Test 2. Variable C1

Seleccionar Ryan Joiner test OK .

El P value debe ser mayor a 0.05 para que los datos se distribuyan normalmente Probability Plot of Datos Normal 99.9

Mean StDev N RJ P-Value

99

Percent

95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 0.1

150

200

250 Datos

300

350

Gráfica de probabilidad de un proceso normal

269.3 30.72 100 0.994 >0.100