設分佈中各個類別的機率為 ,
, ...,
, 觀測到的頻數為
,
, ...,
。量
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(1)
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因此,它是樣本與期望偏差的度量,其中 是樣本大小。卡爾·皮爾遜證明了
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 的機率
由下式給出
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(2)
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(3)
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(4)
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在使用 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
擬合單引數解時,可以透過在三個點計算
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)。