Cuando usar Kolmogorov o Shapiro?

¿Cuándo usar Kolmogorov o Shapiro?

El test de Kolmogorov-Smirnov (con la corrección Lilliefors) se utiliza para contrastar si un conjunto de datos se ajustan o no a una distribución normal. Es similar en este caso al test de Shapiro Wilk, pero la principal diferencia con éste radica en el número de muestras.

¿Qué es la prueba de Kolmogorov-Smirnov?

La prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra es un procedimiento de «bondad de ajuste», que permite medir el grado de concordancia existente entre la distribución de un conjunto de datos y una distribución teórica específica.

¿Cómo aplicar la prueba de Kolmogorov-Smirnov?

Para poder aplicar la prueba de Kolmogórov-Smirnov correctamente, se deben asumir una serie de supuestos. Primeramente, la prueba asume que los parámetros de la distribución de prueba se han especificado previamente. Este procedimiento estima los parámetros a partir de la muestra.

¿Cómo saber si un conjunto de datos tiene una distribución normal?

Simplemente representando la distribución de la variable con un histograma podemos ver si la variable sigue una distribución normal. En el histograma, los datos se dividen en un número predeterminado de grupos llamados bins o cajas.

¿Cómo se busca en la tabla de distribución normal?

La tabla de la distribución normal presenta los valores de probabilidad para una variable estándar Z, con media igual a 0 y varianza igual a 1. Para usar la tabla, siempre debemos estandarizar la variable por medio de la expresión: Siendo el valor de interés; la media de nuestra variable y su desviación estándar.

¿Cómo se calcula la desviacion estandar de un portafolio?

Divide la suma de las desviaciones al cuadrado entre el número de periodos menos uno. Toma la raíz cuadrada de esa respuesta para obtener la desviación estándar de tu portafolio. La desviación estándar en este ejemplo es de dos por ciento, que es el valor típico en que los retornos de un año se desviarán de la media.