卡方检验用来检验分布的拟合性

资 源 简 介

卡方检验用来检验分布的拟合性

详 情 说 明

卡方检验是一种经典的统计方法，主要用于验证观测数据是否服从某种理论分布。无论是正态分布、对数正态分布、韦伯分布还是其他概率模型，卡方检验都能通过计算实际频数与理论频数的差异来评估拟合优度。

检验流程通常分为以下步骤： 假设设定：建立原假设（数据符合目标分布）和备择假设（数据不符合）。 数据分组：将连续数据划分为若干区间，并统计每个区间的观测频数。 理论频数计算：基于目标分布计算每个区间的期望频数。 卡方值计算：通过公式比较观测频数与期望频数的差异，得到统计量。 结果判定：将卡方值与临界值对比，或通过p值判断是否拒绝原假设。

这种方法的优势在于适用性广，但需注意样本量充足且分组合理，避免因频数过低导致检验失效。实际应用中，卡方检验常见于质量控制、医学研究和社会科学领域的数据分布验证。