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卡方检验


设分布中各个类别的概率为 p_1, p_2, ..., p_k, 观测到的频数为 m_1, m_2, ..., m_k。量

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

因此,它是样本与期望偏差的度量,其中 N样本大小。卡尔·皮尔逊证明了 chi_s^2 的极限分布是卡方分布 (Kenney and Keeping 1951, pp. 114-116)。

分布取值大于测量值 chi^2 的概率 chi_s^2 由下式给出

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 检验拟合曲线时,存在一些微妙之处 (Kenney and Keeping 1951, pp. 118-119)。当使用 chi^2 拟合单参数解时,可以通过在三个点计算 chi^2 值,绘制这些点相对于参数值的图,然后找到穿过这些点的抛物线拟合的最小值来找到最佳拟合参数值 (Cuzzi 1972, pp. 162-168)。


另请参阅

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参考文献

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 Wolfram|Alpha 中被引用

卡方检验

请引用为

韦斯坦, 埃里克·W. "卡方检验。" 来自 MathWorld-- Wolfram 网络资源。 https://mathworld.net.cn/Chi-SquaredTest.html

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