Teste de normalidade
O teste de normalidade é uma ferramenta estatística usada para avaliar se um conjunto de dados segue uma distribuição normal. Ele é frequentemente aplicado para verificar se os resultados de algoritmos de aprendizagem de máquina apresentam uma distribuição normal, o que é uma suposição comum em muitos métodos estatísticos. A distribuição normal (também chamada de distribuição gaussiana) é importante porque muitos testes estatísticos e modelos assumem que os dados são normalmente distribuídos.
Existem várias maneiras de realizar um teste de normalidade, mas um dos métodos mais comuns é o teste de Shapiro-Wilk. Nesse teste, a hipótese nula (H0) é que os dados vêm de uma distribuição normal. A hipótese alternativa (H1) é que os dados não vêm de uma distribuição normal. O teste gera uma estatística de teste W e um valor p correspondente. Se o valor p for menor que um nível de significância escolhido (geralmente 0,05), a hipótese nula é rejeitada, indicando que os dados não seguem uma distribuição normal.
Em resumo, o teste de normalidade é uma etapa importante na análise dos resultados de algoritmos de aprendizagem de máquina, ajudando a garantir a escolha adequada de métodos estatísticos e a interpretação correta dos resultados. No entanto, é importante lembrar que a decisão de rejeitar a hipótese nula de normalidade não implica necessariamente que os resultados sejam inválidos. Pode ser necessário considerar outras análises e abordagens estatísticas adequadas para a natureza específica dos dados, como por exemplo os testes não paramétricos.