Informe prueba Kolmogorov-Smirnov

CÉSAR AUGUSTO AVILA LAITÓN

OPTIMIZACIÓN

Informe prueba de Kolmogórov-Smirnov

Se desea hacer una prueba de Kolmogórov-Smirnov a unos datos de tiempos de entrega para una empresa. Para el ejercicio, se solicita que se solucione con herramientas de Excel y Matlab.

MATLAB                                                                                    EXCEL

                   HISTOGRAMA[pic 1][pic 2]

HIPOTESIS: De acuerdo a lo observado en el histograma los datos siguen una distribución normal.

Tabla de datos MATLAB

Media = 8,9353

Varianza = 1,0149

lic                 lsc                     fre               acum                POA            PAE         |PAE-POA|  [pic 3]

DM = 0,04856

Tabla de datos EXCEL

[pic 4]

Tabla para determinar el valor de DM[pic 5]

DM = 0,04856229

HIPOTESIS: de acuerdo a lo observado en el histograma los datos siguen una distribución normal.

El valor de la tabla K/S es 0.19233.

Los datos históricos siguen una distribución normal pues    0.04856 es menor que    0.19233, por lo tanto la hipótesis no se rechaza.

El código que se utilizó es el siguiente:

clc

datos = [normrnd(9,0.9,[50,1])];

xlswrite('datosnormal.xlsx',datos,'Hoja1','A1');

hist(datos,7)

[fre,mcla]=hist(datos,7);

anchocla=mcla(2)-mcla(1)

lic=mcla-(anchocla/2)

lsc=mcla+(anchocla/2)

media=mean(datos);

media

varianza

varianza=var(datos);

disest = std(datos);

acum(1)=fre(1);

for i=2:7

 acum(i)=acum(i-1)+fre(i);

end

POA = acum/length(datos)

Zi = (lsc - media)/disest

PAE = normcdf(Zi)

aux = abs(POA-PAE)

DM = max(aux)

valks = 1.36/sqrt(50)

tabla = [lic;lsc;fre;acum;Zi;PAE;aux];

tabla'

if DM < valks

   fprintf('Los datos historicos siguen una distribucion normal pues %10.5f es menor que %10.5f, por tanto la hipotesis no se rechaza ',DM,valks)

 else

   fprintf('Los datos historicos no siguen una distribucion normal pues %10.5f es mayor que %10.5f')

 end

...