Shapiro-Wilk test implemented in

I realize that several hypothesis (distribution) tests are implemented in the Statistics and Machine Learning Toolbox. However, I can not find the Shapiro-Wilk Test (e.g. swtest). Is there a reliable implementation out there, or it can be found under another name?

[Hugo Pecho Chipa]

Espero te sirva

[Hugo Pecho Chipa]

Este es mi script

Answer 1

[Hugo Pecho Chipa]

% ----------------------- PRUEBA DE NORMALIDAD SHAPIRO-WILK --------------

% Tabla de coeficientes "ai" hasta un máximo de 30 valores n = horizontal,

% pares = vertical

tabla1 = [0 0.7071 0.7071 0.6872 0.6646 0.6431 0.6233 0.6052 0.5888 0.5739 0.5601 0.5475 0.5359 0.5251 0.515 0.5056 0.4968 0.4886 0.4808 0.4734 0.4643 0.459 0.4542 0.4493 0.445 0.4407 0.4366 0.4328 0.4291 0.4254

0 0 0 0.1677 0.2413 0.2806 0.3031 0.3164 0.3244 0.3291 0.3315 0.3325 0.3325 0.3318 0.3306 0.329 0.3273 0.3253 0.3232 0.3211 0.3185 0.3156 0.3126 0.3098 0.3069 0.3043 0.3018 0.2992 0.2968 0.2944

0 0 0 0 0 0.0875 0.1401 0.1743 0.1976 0.2141 0.226 0.2347 0.2412 0.2495 0.2495 0.2521 0.254 0.2553 0.2561 0.2565 0.2578 0.2571 0.2563 0.2554 0.2543 0.2533 0.2522 0.251 0.2499 0.2487

0 0 0 0 0 0 0 0,0561 0,0947 0,1224 0,1429 0,1586 0,1707 0,1802 0,1878 0,1988 0,1988 0,2027 0,2059 0,2085 0,2119 0,2131 0,2139 0,2145 0,2148 0,2151 0,2152 0,2151 0,215 0,2148

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0399 0.0695 0.0922 0.1099 0.124 0.1353 0.1447 0.1524 0.1587 0.1641 0.1686 0.1736 0.1764 0.1787 0.1807 0.1822 0.1836 0.1848 0.1857 0.1864 0.187

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0303 0.0539 0.0727 0.088 0.1005 0.1109 0.1197 0.1271 0.1334 0.1399 0.1443 0.148 0.1512 0.1539 0.1563 0.1584 0.1601 0.1616 0.163

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.024 0.0433 0.0593 0.0725 0.0837 0.0932 0.1013 0.1092 0.115 0.1201 0.1245 0.1283 0.1316 0.1346 0.1372 0.1395 0.1415

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0196 0.0359 0.0496 0.0612 0.0711 0.0804 0.0878 0.0941 0.0997 0.1046 0.1089 0.1128 0.1162 0.1192 0.1219

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0163 0.0303 0.0422 0.053 0.0618 0.0696 0.0764 0.0823 0.0876 0.0923 0.0965 0.1002 0.1036

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,014 0,0263 0,0368 0,0459 0,0539 0,061 0,0672 0,0728 0,0778 0,0822 0,0862

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0122 0,0228 0,0321 0,0403 0,0476 0,054 0,0598 0,065 0,0697

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0107 0,02 0,0284 0,0358 0,0424 0,0483 0,0537

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0094 0,0178 0,0253 0,032 0,0381

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0084 0,0159 0,0227

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0076]

% Tabla de distribución la columa 3 representa un alfa = 0.05 o 5% y las

% filas representan el número de valores "n"

tabla2 = [0,753 0,756 0,767

0,687 0,707 0,748

0,686 0,715 0,762

0,713 0,743 0,788

0,730 0,760 0,803

0,749 0,780 0,818

0,764 0,791 0,829

0,781 0,806 0,842

0,792 0,817 0,850

0,805 0,828 0,859

0,814 0,837 0,866

0,825 0,846 0,874

0,835 0,855 0,881

0,844 0,863 0,887

0,851 0,869 0,892

0,858 0,874 0,897

0,863 0,879 0,901

0,868 0,884 0,905

0,873 0,888 0,908

0,878 0,892 0,911

0,881 0,895 0,914

0,884 0,898 0,916

0,888 0,901 0,918

0,891 0,904 0,920

0,894 0,906 0,923

0,896 0,908 0,924

0,898 0,910 0,926

0,900 0,912 0,927]

% Pasos para obtener el W = estadístico y el VC = valor crítico

a = [2; 4; 6; 8; 10; 12; 14; dieciséis; 18; 20];

b = [6,55; 5,58; 4,33; 2,53; 5,49; 8,64; 7,54; 5,5; 2,6; 2,33];

x = [a, b]; % Insertamos valores

dimensiones = tamaño (x);

columnas = dimensiones (1,2);

x = sort (x, 'ascender'); % Ordenamos valores

n = longitud (x); % n = número de valores

pares = n / 2

ai = tabla1 (1: pares, n); % Coeficiente según tabla 1

xma = sort (x, 'descender');

xme = sort (x, 'ascender');

xmayor = xma (1: pares, 1: columnas); % Mayores valores de x

xmenor = xme (1: pares, 1: columnas); % Menores valores de x

W = (suma (ai. * (Xmayor-xmenor))). ^ 2./sum((x-mean(x)).^2);

W = remodelar (W, columnas, 1); % Estadístico

VC = tabla2 (n, 3);

VC = repmat (VC, columnas, 1); % Valor crítico

% Resumen de datos

datos = [W, VC]

Resumen = tabla (W, VC, 'RowNames', {'Variable 1'; 'Variable 2'})

% Exportación en formato excel

% xlswrite ('shapiro', datos, 'Hoja1', 'A1')