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擬合優度檢驗

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擬合優度檢驗,是用卡方統計量進行統計顯著性檢驗的重要內容之一。它是依據總體分布狀況，計算出分類變量中各類別的期望頻數，與分布的觀察頻數進行對比，判斷期望頻數與觀察頻數是否有顯著差異，從而達到從分類變量進行分析的目的。

簡介

擬合優度檢驗(goodness of fit test)

主要是運用判定係數和回歸標準差，檢驗模型對樣本觀測值的擬合程度。

當解釋變量為多元時，要使用調整的擬合優度，以解決變量元素增加對擬合優度的影響。

擬合優度檢驗是檢驗來自總體中的一類數據其分布是否與某種理論分布相一致的統計方法。 eg. 一個總體可分為r類，現從該總體獲得了一批分類數據，現在需要我們從這些分類數據中出發，去判斷總體各類出現的概率是否與已知的概率相符。譬如要檢驗一顆骰子是否是均勻的，那麼可以將該骰子拋擲若干次，記錄每一面出現的次數，從這些數據出發去檢驗各面出現的概率是否都是1/6。

評價

原理 通過觀測數與理論數之間的一致性判斷事件之間的獨立性，即判斷兩個事件是否是獨立事件或處理間差異是否顯著。 方法 將數據列成列聯表，也稱列聯表卡方檢驗。 步驟 （1）提出假設 H0：O-T=0；HA： O-T≠0； （2）根據概率的乘法法則計算理論數：理論數的計算方法； （3）檢驗統計量； （4）確定自由度： 2×2列聯表的自由度df=(r-1)(c-1)，r是列聯表的行數，c是列聯表的列數，若自由度=1，則應做連續性校正； （5）拒絕域的建立； （6）結論