Muchas gracias Rubén.

Manuel


El 2 de junio de 2014, 3:22, rubenfcasal <rubenfcasal@gmail.com> escribió:

>  Hola Manuel,
>
>     No sé los detalles de esas funciones para estudiar la bondad del
> ajuste de distribuciones pero lo que comentas es perfectamente normal.
> Tienes una muestra bastante pequeña y muchas distribuciones pueden
> ajustarse bien a esos datos, p.e. las aceptarías como hipótesis nula en un
> contraste.
>      Por tanto puede ocurrir que con distintos criterios (gráficos o
> numéricos) aparentemente distintas distribuciones se ajusten mejor a los
> datos. Tienes que tener claro lo que estas haciendo por ejemplo al hacer un
> determinado contraste de hipótesis (y conocer las limitaciones de los
> distintos métodos).
>     Si quieres emplear métodos estándar puedes probar la función fitdistr
> del paquete MASS o el paquete fitdistrplus.
>
>     Un saludo,
>         Rubén Fernández Casal.
>
> El 29/05/2014 20:06, Manuel Spínola escribió:
>
> Estimados miembros de la lista.
>
> Estoy usando 2 funciones del paquete vcd y obtengo resultados que parecen
> discrepar entre ambas funciones.
>
>
>  dput(peces)
>
>  c(26L, 63L, 1L, 21L, 20L, 50L, 0L, 104L, 19L, 0L, 8L, 32L, 0L,
> 24L, 5L, 2L, 0L, 36L, 0L, 5L, 27L, 1L, 13L, 24L, 15L, 25L, 23L,
> 5L, 37L, 26L, 29L, 14L, 15L)
>
> La funciÃ³n Ord_plot me dice que la mejor distribuciÃ³n para los datos es
> binomial negativa.
>
> Ord_plot(peces)
>
> La funciÃ³n distplot parece indicar que la mejor distribuciÃ³n es poisson
>
> distplot(peces, type = "nbinomial")
>
> distplot(peces, type = "poisson")
>
> Pero no entiendo porque la discrepancia.
>
> Muchas gracias,
>
> Manuel
>
>
>
>
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*Manuel Spínola, Ph.D.*
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