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 función Ord_plot me dice que la mejor distribución para los datos es
> binomial negativa.
>
> Ord_plot(peces)
>
> La función distplot parece indicar que la mejor distribución es poisson
>
> distplot(peces, type = "nbinomial")
>
> distplot(peces, type = "poisson")
>
> Pero no entiendo porque la discrepancia.
>
> Muchas gracias,
>
> Manuel
>
>
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