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卡方檢驗


設分佈中各個類別的機率為 p_1, p_2, ..., p_k, 觀測到的頻數為 m_1, m_2, ..., m_k。量

 chi_s^2=sum_(i=1)^k((m_i-Np_i)^2)/(Np_i)
(1)

因此,它是樣本與期望偏差的度量,其中 N樣本大小。卡爾·皮爾遜證明了 chi_s^2 的極限分佈是卡方分佈 (Kenney and Keeping 1951, pp. 114-116)。

分佈取值大於測量值 chi^2 的機率 chi_s^2 由下式給出

P(chi^2>=chi_s^2)=int_(chi_s^2)^inftyf(chi^2)d(chi^2)
(2)
=1/2int_(chi_s^2)^infty(((chi^2)/2)^((k-3)/2))/(Gamma((k-1)/2))e^(-chi^2/2)d(chi^2)
(3)
=(Gamma((k-1)/2,1/2chi_s^2))/(Gamma((k-1)/2)).
(4)

在使用 chi^2 檢驗擬合曲線時,存在一些微妙之處 (Kenney and Keeping 1951, pp. 118-119)。當使用 chi^2 擬合單引數解時,可以透過在三個點計算 chi^2 值,繪製這些點相對於引數值的圖,然後找到穿過這些點的拋物線擬合的最小值來找到最佳擬合引數值 (Cuzzi 1972, pp. 162-168)。


另請參閱

卡方分佈, 顯著性檢驗 在 課堂中探索此主題

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參考文獻

Cuzzi, J. The Subsurface Nature of Mercury and Mars from Thermal Microwave Emission. Ph.D. Thesis. Pasadena, CA: California Institute of Technology, 1972.Kenney, J. F. and Keeping, E. S. Mathematics of Statistics, Pt. 2, 2nd ed. Princeton, NJ: Van Nostrand, 1951.

在 中被引用

卡方檢驗

請引用為

韋斯坦, 埃裡克·W. "卡方檢驗。" 來自 -- Wolfram 網路資源。 https://mathworld.tw/Chi-SquaredTest.html

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