拟合度检验什么是独立性检验?什么是拟合优度检验?

拟合度检验  时间:2021-07-31  阅读:()

用Excel怎么检验一堆数据的拟合度

上图例子,A3为查找的关键词,在B8:D18区域查找,只要包含这个关键词的行,提取至G8:I18中,G8公式=INDEX(B:B,SMALL(IF(MMULT(1-ISERR(FIND($A$3,$B$8:$D$18)),{1;1;1}),ROW($8:$18),99),ROW(A1)))&"" ? 数组公式,三键结束,然后横拉,竖拉公式即可。

六西格玛 逻辑回归-拟合优度检验

P值大于0.05,应接受“拟合是满意的”这个原假设,应该认为拟合是满意的。

只是对其中的HL验证,P刚刚超过0.05,不到0.1。

这里是因为你a取了5%,如果a取10%,P=0.074就要拒绝原假设了。

所以在实战中,一般出现“P值在0.05-0.1之间”的情况时,我们都要特别小心,不能简单的“接受”原假设了事,一般是扩大样本量或多做几次试验来验证。

可供参考的书:《Logistic回归模型--方法与应用》(王济川、郭志刚,高等教育出版社,2001年9月1日第一版) 《拟合优度检验》作者:杨振海 等 著 出 版 社:科学出版社,出版时间:2011-03-01

什么是独立性检验?什么是拟合优度检验?

卡方检验有两个用途:列联表的独立性检验和拟合优度检验。

以下是一个列联表的独立性检验的例子。

色觉 性别 行和 男 女 正常 442 514 956 色盲 38 6 44 列和 480 520 N=1000 在以上例子中,卡方检验的原假设是色盲与性别无关。

因此如果X2=1.58, P=0.21就表明原假设成立的概率为0.21,也就不能拒绝原假设(也就是色盲与性别无关)。

一般来说,只有当P<0.05是才能拒绝原假设。

另外,卡方检验等显著性检验不存在置信区间之说,一般只说显著水平,也就是拒绝原假设的概率,有些领域把显著水平定为0.1,有些定为0.05,有些定为0.01,多数领域定为0.05。

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