Calculadora de teste de normalidade

Um teste de normalidade é um teste de hipótese estatística que avalia se uma amostra de dados se afasta ou não significativamente da normalidade. Para uma determinada amostra $X_i$, o objetivo do teste é avaliar se os dados se afastam significativamente da normalidade ou não.

Este teste de normalidade irá testar a seguinte hipótese nula e alternativa:

$H_0:$ Os dados de amostra vêm de uma população normalmente distribuída

$H_A:$ Os dados da amostra não vêm de uma população normalmente distribuída

Para conduzir o teste Anderson-Darling (AD), a seguinte estatística de teste é calculada:

$$A^2 = -n - \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\left((2i-1)\ln\Phi(Z_i) + (2(n-i)+1)\ln(1- \Phi(Z_i))\right) \left(1 + \frac{0.75}{n} - \frac{2.25}{n^2} \right)$$

Existem outros testes de normalidade em que você pode estar interessado em dar uma olhada, como o teste de normalidade de Shapiro-Wilk e o teste de normalidade de Kolmogorov-Smirnov.

Se precisar avaliar as propriedades da distribuição de $X_i$, você pode usar nosso fabricante de gráfico de caixa e nosso fabricante de histograma .