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拟合优度检验 |
拟合优度检验,是用卡方统计量进行统计显著性检验的重要内容之一。它是依据总体分布状况,计算出分类变量中各类别的期望频数,与分布的观察频数进行对比,判断期望频数与观察频数是否有显著差异,从而达到从分类变量进行分析的目的。
简介
拟合优度检验(goodness of fit test)
主要是运用判定系数和回归标准差,检验模型对样本观测值的拟合程度。
当解释变量为多元时,要使用调整的拟合优度,以解决变量元素增加对拟合优度的影响。
拟合优度检验是检验来自总体中的一类数据其分布是否与某种理论分布相一致的统计方法。 eg. 一个总体可分为r类,现从该总体获得了一批分类数据,现在需要我们从这些分类数据中出发,去判断总体各类出现的概率是否与已知的概率相符。譬如要检验一颗骰子是否是均匀的,那么可以将该骰子抛掷若干次,记录每一面出现的次数,从这些数据出发去检验各面出现的概率是否都是1/6。
评价
原理 通过观测数与理论数之间的一致性判断事件之间的独立性,即判断两个事件是否是独立事件或处理间差异是否显著。 方法 将数据列成列联表,也称列联表卡方检验。 步骤 (1)提出假设 H0:O-T=0;HA: O-T≠0; (2)根据概率的乘法法则计算理论数:理论数的计算方法; (3)检验统计量; (4)确定自由度: 2×2列联表的自由度df=(r-1)(c-1),r是列联表的行数,c是列联表的列数,若自由度=1,则应做连续性校正; (5)拒绝域的建立; (6)结论[1]